AI 是一场军备竞赛，美国需要 90 亿美元的英伟达超级芯片来跟上步伐
美国情报机构秘密申请 90 亿美元采购英伟达 GB10 超级芯片，以帮助 CIA 和 NSA 追赶 Anthropic、OpenAI 等 AI 巨头的步伐。这笔资金尚待国会批准，同时国防预算已调拨 8 亿美元用于云算力。文章详细介绍了芯片规格、成本以及 AI 硬件竞赛的升级趋势。
文章情报
要点
- 美国政府秘密申请 90 亿美元为 CIA 和 NSA 购买英伟达 GB10 超级芯片。
- GB10 芯片功耗仅 140 瓦，却提供 1 petaflop FP4 性能，可微调 700 亿参数模型。
- 大规模部署需液冷机架，每架成本高达 180 万至 400 万美元，数据中心可达 10 万个机架。
- AI 被视为国家安全威胁，政府同时投资云计算，AWS 已承诺 500 亿美元升级政府云。
为什么重要
这条新闻值得关注，因为美国政府秘密申请 90 亿美元为 CIA 和 NSA 购买英伟达 GB10 超级芯片。
技术影响
可能影响模型选型、推理成本、产品能力和评测基准。
英伟达的 Grace Blackwell 超级芯片（代号 GB10）正在成为现代 AI 模型的计算核心。这款芯片由联发科制造的 20 核 Arm CPU（代号 Grace）和基于 Blackwell 架构的 GPU 组成，配备 128GB LPDDR5x 内存和 4TB NVMe SSD 存储，在仅 140 瓦的功耗下可实现 1 petaflop 的 FP4 AI 性能。单芯片即可微调 700 亿参数的模型，存储需求约 140GB。然而，当扩展至数据中心规模时，电力需求急剧上升：GB300 NVL72 机架包含 72 个 GPU 和 36 个 CPU，采用液冷，单架成本介于 180 万至 400 万美元之间，而一个数据中心可能容纳多达 10 万个这样的机架。要运行 Anthropic 的 Claude、OpenAI 的 GPT 5.5 或 DeepSeek 的 V4 等大型 AI 模型，这些硬件必不可少。
美国政府为何需要如此强大的算力？AI 被同时视为下一代工具和国家安全威胁，其发展速度快于政府的立法和监管能力。最近，一项要求 AI 公司在公开发布前自愿将模型提交政府测试最多 90 天的行政命令草案，因行业领袖施压而被搁置。这清楚表明，政府不仅希望利用 AI，还希望审查公众使用的模型。此外，过去几年在计算硬件上的投资不足，加上当前的芯片短缺，意味着需要花费数十亿美元才能保持竞争力。90 亿美元的资金仍需国会批准，但国防预算中已有约 8 亿美元被重新用于获取更多云算力。情报部门仍在继续使用 Anthropic 开发的高级 AI 模型 Mythos，尽管该公司被标记为供应链威胁。
90 亿美元只是冰山一角。在 AI 的宏大图景中，亚马逊云服务（AWS）正投资 500 亿美元升级政府云，该平台被情报机构广泛使用。而 Grace Blackwell 的继任者 Vera Rubin 平台已经在路上，它采用全新的定制 Arm CPU Vera 和高性能 GPU Rubin，预计能效比提升 10 倍，并配备高性能 HBM4 内存。AI 已经成为现代军备竞赛，政府想要跟上步伐，就必须投入天量资金。