大型科技公司正積極投資數(shù)十億美元建設人工智能數(shù)據(jù)中心，以滿足對高級人工智能工作負載所需的算力和基礎設施日益增長的需求。

該圖表直觀展示了2024年1月至8月微軟、谷歌、Meta和亞馬遜AI總資本支出和數(shù)據(jù)中心運營成本。

人工智能資本支出是對長期人工智能資產(chǎn)和基礎設施的一次性或不頻繁的投資。

數(shù)據(jù)中心運營成本是日常運行和維護AI數(shù)據(jù)中心的持續(xù)開支。

該數(shù)據(jù)來自摩根大通New Street Research，更新至2024年8月。數(shù)據(jù)以十億為單位，運營成本包括現(xiàn)金運營費用、軟件、折舊和電力。

微軟目前在AI數(shù)據(jù)中心總成本方面處于領先地位，截至2024年8月，其資本支出和運營成本總計為460億美元。

微軟目前擁有最多的數(shù)據(jù)中心，為300個，其次是亞馬遜，約有215個。然而，規(guī)模和容量的差異意味著設施數(shù)量并不總是反映總體算力。

今年9月，微軟和貝萊德通過全球人工智能基礎設施投資伙伴關(guān)系公布了一項1000億美元的計劃，用于開發(fā)以人工智能為重點的數(shù)據(jù)中心以及能源基礎設施。

值得注意的是，谷歌和亞馬遜目前用于訓練模型的費用是用于為最終客戶運行模型（推理）費用的兩倍多。

當下，人工智能模型訓練成本越來越昂貴，因為需要龐大的數(shù)據(jù)集、復雜的計算和大量的計算資源，通常涉及強大的GPU和大量的能源消耗。