大型科技公司正在積極投資巨額資金用于AI數(shù)據(jù)中心，以滿足對(duì)AI計(jì)算能力和基礎(chǔ)設(shè)施的需求。今天的信息圖顯示從2024年1月到8月，微軟、谷歌、Meta和亞馬遜的AI資本支出和數(shù)據(jù)中心運(yùn)營成本。AI資本支出是一次性或不頻繁的長期AI資產(chǎn)和基礎(chǔ)設(shè)施投資。而數(shù)據(jù)中心運(yùn)營成本是日常運(yùn)行和維護(hù)AI數(shù)據(jù)中心的持續(xù)費(fèi)用（數(shù)據(jù)來自New Street Research通過摩根大通，更新至2024年8月）。

截至2024年8月，微軟在AI數(shù)據(jù)中心總成本方面花費(fèi)最多，資本支出和運(yùn)營成本總計(jì)660億美元。微軟目前擁有最多的數(shù)據(jù)中心，達(dá)到300個(gè)，其次是亞馬遜，大約215個(gè)。9月，微軟和黑石集團(tuán)通過全球人工智能基礎(chǔ)設(shè)施投資伙伴關(guān)系（GAIIP）宣布了一項(xiàng)1000億美元的計(jì)劃，用于開發(fā)以AI為重點(diǎn)的數(shù)據(jù)中心和支持它們的能源基礎(chǔ)設(shè)施。

值得注意的是，谷歌和亞馬遜目前用于訓(xùn)練模型的支出是為最終用戶運(yùn)行模型（推理）的兩倍多。主要AI模型的訓(xùn)練成本越來越昂貴，因?yàn)樗枰笮蛿?shù)據(jù)集、復(fù)雜計(jì)算和大量計(jì)算資源，通常涉及強(qiáng)大的GPU和顯著的能源消耗。然而，隨著AI模型部署的頻率和規(guī)模繼續(xù)增長，推理的累積成本可能會(huì)超過這些初始訓(xùn)練成本，對(duì)于OpenAI的ChatGPT來說已經(jīng)是這種情況。

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