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      富士康與OpenAI合作,計劃在美國建設更多數據中心

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      因供應鏈成本更高,在美國建AI數據中心的成本是在中國的3倍—4倍

      文|《財經》記者 劉以秦 研究員 周源

      編輯|劉以秦

      當地時間11月20日,美國AI(人工智能)公司OpenAI宣布與全球最大的電子產品代工制造商鴻??萍技瘓F(富士康)達成合作。

      據OpenAI官方信息,此次合作重點在于下一代AI基礎設施硬件的設計工作以及在美國的生產準備。作為合作的一部分,OpenAI將分享其對人工智能行業新興硬件需求的洞察,以幫助富士康更好地設計和開發將在其美國工廠生產的硬件。這項初步協議不包含任何購買承諾或財務義務,但OpenAI將有機會提前評估這些系統,并擁有購買選擇權。

      此次合作有三個核心點,一是雙方將合作設計、研發多代AI數據中心機架,以滿足快速發展的AI大模型需求。二是加強美國的AI供應鏈,擴大采購范圍,納入更多的美國供應商。三是富士康將在美國生產AI數據中心的關鍵設備。

      一位互聯網公司數據中心負責人告訴《財經》,富士康在數據中心服務器產品方面的ODM(原始設計)能力很強,是英偉達GB200、GB300芯片主要代工廠。該負責人同時表示,美國AI數據中心建設成本是中國3倍-4倍,因為供應鏈成本高很多。

      據富士康官網,該公司目前在美國的工廠分布在威斯康星州、俄亥俄州、得克薩斯州、弗吉尼亞州和印第安納州。

      近期,OpenAI承諾了約1.4億美元的基礎設施投資,合作方包括AMD、伯通、英偉達和甲骨文等。OpenAI首席執行官山姆·奧特曼表示,這些投資只是起點,OpenAI希望建立一套技術和財務體系,能夠以每周1GW(吉瓦)的速度新增產能,每GW成本約200億美元。他提到,這意味著OpenAI需要實現數千億美元的年收入。

      今年11月,山姆·奧特曼透露,今年OpenAI預期年收入約200億美元。OpenAI最新估值已經超過5000億美元,估值較今年年初翻了兩倍。

      近年來,富士康一直在加大轉型力度,在電子代工業務之外,持續加大在云與AI方面的投入。投資銀行摩根士丹利的數據顯示,2024年,英偉達近三成的AI服務器訂單流向了富士康。

      今年10月,富士康公開一項總額不超過13.7億美元的設備采購計劃,用于自建人工智能計算集群及超級計算中心。該項目建設周期定為2025年12月至2026年12月,資金來源全部為自有資金。但富士康并未公布建設地點。

      今年8月,富士康宣布在墨西哥投資1.68億美元,以擴大人工智能服務器生產規模。富士康表示,“此次投資旨在通過提升富士康工業互聯網工廠的生產能力來滿足需求?!?/p>

      今年5月,英偉達宣布將與臺積電、富士康合作,在中國臺灣建立AI超級計算機。英偉達提供核心技術和GPU(圖形處理器),臺積電負責芯片制造,富士康則負責機房的建設與系統集成,并參與后續的硬件運營維護。

      也就是說,富士康在這項合作項目中,不只是擔任代工商,還參與了AI基礎設施的運營。

      同樣在今年5月,富士康獲批投入自有資金7.35億美元,在美國設立ProjectETA(DE)LLC,該實體用于數據中心設備制造及AI服務器組裝業務。

      根據富士康財報,該公司今年三季度凈利潤約18.9億美元,同比增長約17%,公司表示這主要得益于AI服務器需求的持續增長,且富士康的云和網絡業務的營收已經連續兩個季度超過消費電子業務,是目前富士康最大的收入來源。

      AI數據中心正在持續擴張。據市場研究機構Precedence Research的預測,全球AI數據中心的市場規模將由2025年的175.4億美元,增加至2034年的1657.3億美元,年復合增長率28.34%。

      AI數據中心投資規模龐大,包括建設成本和硬件設備成本。摩根士丹利估算,全球在2029年前,將投資約3萬億美元用于建設AI數據中心。這個數字相當于美國五大科技公司(蘋果、微軟、谷歌、亞馬遜、Meta)2024年收入總和(約1.8萬億美元)的1.7倍。

      科技巨頭們大舉投資數據中心已經引發廣泛討論。業內人士認為,要爭奪AI發展的高地,必須增加數據中心的投資,算力不足會嚴重制約AI模型的優化速度。

      但行業外的人們開始擔憂數據中心的投資會帶來電力負擔、水資源緊張和噪音污染等問題。今年11月,美國行業監管機構北美電力可靠性公司發布報告表示,今年冬天的電力消耗量較去年同期大幅增長,如果出現強冬季風暴,可能會導致美國西北部、得克薩斯州、卡羅來納州等地出現能源短缺。該公司還提到,“這些地區用電負載需求大幅增長的主要原因是數據中心”。

      據本地媒體報道,美國科技巨頭們建設的算力中心有約一半在水資源緊缺的地區,因為這些地區通常電費較便宜。



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