北京时间2025年2月7日，全球AI领域的巨头OpenAI宣布，正紧锣密鼓地评估多个地区，以选定“星际之门”项目的数据中心所在地。这一举措标志着OpenAI正坚定不移地推进其规模高达数千亿美元的AI基础设施建设宏伟蓝图。

在OpenAI面向媒体的电话会议中，首席全球事务官克里斯·莱恩（Chris Lehane）强调：“DeepSeek的推出，无疑加剧了这场竞争的白热化，其重要性不言而喻，或将深刻影响未来世界的格局。”

据OpenAI透露，星际之门项目的首座数据中心已落地美国德克萨斯州，且公司正积极寻求在美国本土增设更多AI智算中心。目前，已有16个美国州对星际之门项目表达了浓厚兴趣。OpenAI官方公告指出，该项目不仅将加速AI技术的发展，还将创造数千个新工作岗位，有力推动美国部分地区的再工业化进程。

星际之门项目于2025年1月正式公布，得到了美国新任总统特朗普的大力支持。该项目由OpenAI、软银和甲骨文三家公司共同发起，初期投资达1000亿美元，计划在未来四年内陆续投资4000亿美元，用于在美国本土全面建设AI基础设施。

与此同时，微软、谷歌、亚马逊等硅谷云计算巨头在2025年继续加大资本开支。谷歌预计其2025年的资本开支将增长超过40%，达到750亿美元；Meta的资本开支预计增长超60%，可能达到650亿美元；微软的资本开支预计增长超80%，达到800亿美元；亚马逊的资本开支预计增长超35%，达到1050亿美元。这些资金多用于打造以AI智算中心为代表的AI基础设施，这符合追求大算力缩放定律（Scaling Law）的逻辑。

缩放定律由OpenAI于2020年提出，即AI大模型的性能会随着模型参数量、训练数据量以及计算资源的增加而提升。然而，随着模型参数的增加，对训练数据量和计算资源的需求也呈现指数级增长。近期，这一定律开始受到一些质疑。前OpenAI首席科学家伊尔亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）在一次技术峰会上指出，全球训练数据量正面临枯竭，这可能意味着无法通过单纯扩大训练数据量来大幅提升AI大模型的性能。当可训练数据增长放缓或停滞时，即使增加计算资源和模型参数，模型性能的提升也将变得有限，这直接冲击了缩放定律的基本假设。

此外，DeepSeek V3/R1模型的出现也对缩放定律构成了挑战。DeepSeek模型以其低成本和高性能著称，其V3模型的训练成本不到600万美元。这一现象引发了行业对大规模投资算力以提升AI大模型性能有效性的质疑。艾媒咨询首席分析师张毅表示：“DeepSeek的火爆出圈正使得算力高企的门槛变得相对平滑，市场对算力的态度或将回归冷静。”

然而，从长远来看，不少业内人士仍认为缩放定律依然有效。Arm CEO雷内·哈斯指出：“尽管DeepSeek对AI产业链构成利好，但这还远远不够。云计算大厂在2025年纷纷增加资本开支，表明我们仍处于AI浪潮的早期阶段，更加强大的AI所带来的革命性能力仍在酝酿之中。”这一观点得到了多家业内券商机构的回应。中信建投近期研报认为，尽管缩放定律在技术、算力、数据等方面遭遇瓶颈，但强大的AI基础模型仍是各厂商未来追求的主要方向。DeepSeek R1的技术报告也强调了更大AI基础模型的价值。

Omdia分析师王珅同样认为，从长远来看，缩放定律所代表的大算力训练出更好模型，进而拥有更多AI未来潜力的逻辑依然成立。同时，他也指出：“DeepSeek代表着一个轻量、高性价比、专注深化AI能力的探索方向，而星际之门则延续了此前的高算力方向。未来这两种方向将如何发展变化，尚需时间观察。如果行业更倾向于探索DeepSeek所代表的方向，那么这将对原本基于高算力、高投资的基础逻辑产生一定冲击，可能导致大规模AI智算中心建设的减速。”

（文章来源：第一财经）