学警狙击

微软 CEO 纳德拉示警：企业要掌控 Token 资本，使用 AI 不能押注单一模型_我的网站

A |      8 月 25 日消息，科技媒体 Windows Latest 今天（8 月 25 日）发布博文，报道称微软首席执行官萨蒂亚 · 纳德拉（Satya Nadella）警告称，企业若依赖单一人工智能模型，可能把自身知识和思考能力“外包”给模型提供商，甚至失去独立生存能力。在 CNN 播客节目中，记者法里德 · 扎卡利亚 (Fareed Zakaria) 指出，每次使用人工智能后，你都在向 AI 公司提供你的数据，而这些数据可能包括你的知识、思维过程、想法和愿景，并认为：“他们 [指 AI 公司] 实际上是在窃取这些成果，并改进他们的 AI 模型”。     8 月 26 日消息，OpenAI 昨日（8 月 25 日）发布博文，展示其首款自研 Jalapeño 芯片，并表示无论是单用户 token 处理量，还是每千瓦吞吐量，都超过了目前市面上的顶尖推理处理器。在官方博文中，OpenAI 使用半导体研究公司 SemiAnalysis 开发的公共基准测试工具 InferenceX，通过 GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B 和 Kimi K2.5 1T 三款模型测试。测试显示对比市面上领先的 AI 系统（GB200 和 GB300），每瓦能够完成的 AI 吞吐量是对比系统的 1.5 至 1.9 倍，端到端延迟则约为对比系统的 28% 至 59%。纳德拉赞同该观点，在播客节目中称任何一个模型都可能停止服务，企业必须掌控自身知识和发展方向。纳德拉认为，有别于面向普通消费者的 AI 运营逻辑，企业会持续创造知识，这些知识应留在企业内部，而不应被绑定到某个模型或服务商。混合 Token 吞吐量与现有 AI 加速器的最快解码速度对比3 款模型峰值单用户解码吞吐量各平台最佳运行点的混合 Token 峰值吞吐量OpenAI 表示，Jalapeno 在运行 GPT-OSS 120B 时，每千瓦的峰值吞吐量比 GB200 系统高出约 1.9 倍。在 DeepSeek R1 上，它的每瓦性能比 GB300 高出约 1.7 倍；在 Kimi K2.5 上，它的每瓦性能比 GB300 高出约 1.5 倍。Jalapeno 的额定功率为 700 瓦，但在测试工作负载期间，其持续功耗保持在 550 瓦或以下。附上相关图片如下：延伸阅读Jalapeño 是 OpenAI 首款自研 AI 推理芯片，由 OpenAI 与博通（Broadcom）合作开发，台积电采用 3nm 制程代工制造，于 2026 年 6 月 24 日首次对外展示。企业不仅拥有“人力资本”，还会形成不断增长的“Token 资本”（token capital）。该芯片是一颗 ASIC（专用集成电路），采用 systolic array（脉动阵列）架构，配备 HBM 高带宽内存，专为大语言模型推理场景设计，不用于模型训练。援引博文介绍，这里的“Token 资本”涵盖提示词上下文、员工与模型的交互记录，以及员工使用模型的方式等，这是企业在使用 AI 时所积累的知识。

B | 芯片及配套服务器系统均不会对外销售，仅供 OpenAI 内部使用，旨在降低自身 GPU 采购和算力运营成本。纳德拉认为在消费者市场，和现有的广告商业模式类似，可以存在“免费服务换取数据”的价值交换模式，但是在企业市场，不能照搬这一规则，否则可能威胁企业本身的生存。OpenAI 硬件负责人 Richard Ho 领导了该芯片的研发，他此前在 Google 工作近九年，是 Cloud TPU 项目的核心工程师。

C | Jalapeño 从架构设计到完成流片仅耗时约 9 个月，OpenAI 称这是高性能先进半导体领域有史以来最快的 ASIC 开发周期之一。OpenAI 自身的 AI 模型也深度参与了芯片设计流程，帮助加速设计优化。目前第二代 Jalapeño 芯片已进入后期开发阶段，预计未来数月内完成流片；第三代芯片也已启动概念设计。OpenAI 计划于 2026 年年底前小规模部署 Jalapeño，2027 年逐步扩大部署规模。需要注意的是，Jalapeño 此次测试对比的对象为英伟达 GB200 和 GB300 系统，尚未与英伟达最新一代 Vera Rubin 芯片进行对比测试。纳德拉表示：任何模型都可能会消失 / 停止运营，但企业应该掌控自己的命运。

D | 而如果企业若依赖单一人工智能模型，就交出了掌控自身命运的权力，这样的企业是无法继续生存下去的，这等同于将整个公司的运营逻辑都外包出去了。

E | OpenAI 表示英伟达仍是其重要合作伙伴，未来将持续采用多供应商策略以满足庞大的算力需求。相关阅读：。

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