OpenAI星际之门AI基建项目搁浅：一年过去数据中心仍未动工

OpenAI雄心勃勃的“星际之门”（Stargate）项目，似乎遭遇了现实的滑铁卢。

2025年1月，OpenAI曾高调宣布，将与软银、甲骨文组建合资公司，计划在未来4年内豪掷5000亿美元兴建新一代数据中心，旨在为这家人工智能巨头斩获高达10GW的算力资源。

然而，一年多时间过去，这个一度被誉为史上最大规模的AI基础设施项目，传来的最新消息却令人失望：团队至今未能完全配齐，规划中的数据中心更是压根没有开工。

当初承诺的“闪电速度”推进，如今何在？

进展停滞的“星际之门”

事实上，在项目官宣后仅仅数周，“星际之门”的推进就遇到了麻烦。据《The Information》报道，OpenAI、甲骨文和软银三方在具体分工和公司架构安排上产生了持续的分歧，几周下来连基本的领导与协作机制都未能敲定。

这让OpenAI的CEO萨姆·奥特曼颇为焦急。OpenAI本就面临算力紧缺的困境，好不容易组局并承诺投入巨资，结果项目却原地踏步。无奈之下，OpenAI一度考虑“单干”，开始筹划绕过合作伙伴，通过直接租赁甚至持有大型数据中心园区的方式自建算力。

但这一计划最终也搁浅了。原因很简单：数据中心建设是名副其实的“吞金兽”，相关项目动辄需要数十亿美元的资金。而OpenAI的商业模式尚未完全跑通，每年仍在消耗数十亿美元的现金，没有投资机构愿意为这样一个高风险、高投入的独立项目买单。

折腾了几个月后，奥特曼发现此路不通，只能回头继续与软银、甲骨文磋商，推动“星际之门”。即便如此，项目内部的进展依然不顺。截至目前，该项目更多的仍是OpenAI与软银或甲骨文的单方面合作，三家公司始终未能真正携手，全力以赴。

有意思的是，在OpenAI刚宣布“星际之门”时，埃隆·马斯克就曾公开唱衰，直言他们“实际上没有钱”。当时这被视为一次普通的“商业互怼”，如今看来，或许是一语成谶。

不过，也有行业观察者指出，OpenAI的困境或许并非单纯因为缺钱。一位网友的推文点出了更核心的瓶颈：AI发展的限制已从算法和资金，转向了电网容量、建设许可、土地资源和冷却系统等“钢筋混凝土”级别的物理基础设施问题。宣布了5000亿美元的投资，却连一个数据中心都没建成，这背后的结构性挑战不容忽视。

对手马斯克的一路狂奔

平心而论，数据中心建设遇到瓶颈是整个AI行业共同面临的难题。但问题在于，竞争对手的进展实在太快了。

在这场关乎未来的算力马拉松中，当OpenAI还在因内部谈判而原地打转时，马斯克旗下的xAI已经一路狂奔，几乎将对手甩在身后。

xAI的第一座超级计算集群“Colossus I”，从无到有建成所有配套设施仅用了122天；从第一个机架落地到开始执行训练任务，更是只用了19天。到了2026年1月，马斯克再下一城，推出了全球首个GW（十亿瓦特）级别的超算集群“Colossus 2”，并计划在同年4月将其算力升级至1.5GW。

不仅如此，马斯克还在布局更多看似疯狂的增量路线，其中最受关注的就是“太空算力”。他认为在地面建设数据中心效率低下，且受土地和冷却限制。从第一性原理出发，他提出将数据中心部署到太空中，离太阳更近，能获取更多能量，甚至无需昂贵的液冷系统。

当然，这一想法也招致了不少质疑。批评者认为，太空中的强辐射会严重干扰GPU的稳定计算，且一旦硬件发生故障，几乎无法进行维护。奥特曼最近在一场活动上也直言不讳地评价：“坦率地说，在当前的技术和产业环境下，把数据中心建到太空里的想法相当荒谬。未来或许能行，但今天远远没到那个阶段。”

尽管如此，马斯克恐怖的执行效率依然令人印象深刻。2月初，SpaceX闪电出手完成了对xAI的收购，为这套“太空算力”的宏大叙事踏出了实质性的第一步。

更有甚者，前xAI员工曾在播客中透露，公司甚至考虑付费租用北美地区约400万辆特斯拉汽车的闲置算力。当OpenAI还在为如何建成一个数据中心发愁时，马斯克似乎已经在构建一套基于自身硬件生态的、更立体和富有想象力的AI算力护城河。

建得快，也有新烦恼

然而，数据中心建设这场竞赛中，也存在一个尴尬的悖论：建得慢，投资者和公司无法忍受；建得太多、太快，当地居民和基础设施也可能承受不起。

以速度见长的马斯克，在这方面也首当其冲。xAI的“巨硬中心”（Colossus）选址离居民区较近，在建设期间就因使用便携式燃气轮机造成空气污染和施工噪音问题，遭到了大量投诉。

随着更多AI公司和产业伙伴涌入，整体情况正变得越来越严峻。美国区域性电网运营商PJM发出警告，到2026年夏季，其管辖范围内13个州的6700万居民，可能会因为数据中心激增的用电需求而面临轮流停电的风险——在极端天气下，为了优先保障电网不崩溃，居民用电可能被暂时切断。

这自然引起了民众的不满。此前电费已经因需求上涨而升高，如今在关键时刻，居民用电甚至需要为AI计算让路。

关于AI能耗的争议也持续不断。最近有记者在活动上向奥特曼提问，一次ChatGPT查询消耗的能量是否相当于给iPhone充电1.5次。奥特曼坚决否认：“绝不可能有那么多。”

他认为，用“训练一个AI模型所需的能量”去对比“人类完成一次推理的成本”，是不公平的。“培养一个人类同样需要大量能源。”奥特曼辩解道，“你要花大约20年时间成长，摄入食物，才能变得聪明。在此之前，还得经历人类历史上大约1000亿人的演化。”

在他看来，更合理的比较方式是：当一个模型训练完成后，回答一个问题所消耗的能量，与一个人类回答同样问题所需的能量相比是多少？按此口径，AI在能效方面可能已经追平甚至超越了人类。

无论如何，从OpenAI“星际之门”的停滞到马斯克的狂奔，再到整个社会对数据中心能耗的审视，这场围绕AI算力的竞赛已经远远超出了软件和算法的范畴，演变成一场涉及资本、工程、能源和社会的全面较量。技术前沿的进展与挑战，也常是云栈社区里开发者们热议的话题。

参考链接：

[1]https://www.theinformation.com/articles/inside-openais-scramble-get-computing-power-stargate-stalled
[2]https://techcrunch.com/2026/02/21/sam-altman-would-like-remind-you-that-humans-use-a-lot-of-energy-too/