Colossus再扩66万颗GB300：马斯克年底GPU规模冲144万颗

马斯克公布了 Colossus 1 和 Colossus 2 最新的 GPU 部署规模，以及接下来的扩容计划。

他表示，SpaceX 的人工智能超级计算机 Colossus 2 项目计划大规模扩张：到今年年底，其使用的英伟达芯片数量将较目前翻一倍以上。

Colossus 2 数据中心目前已搭载 11 万颗 NVIDIA GB200 芯片和 44 万颗 GB300 芯片。下周将有 22 万颗 GB300 芯片投入使用，预计 11 月还将有 22 万颗投入使用；如果运气好的话，12 月底可能还会有 22 万颗芯片上线。

按现有部署看，Colossus 1 目前拥有 15 万颗 NVIDIA H100、5 万颗 H200 和 3 万颗 GB200，合计 23 万颗 GPU。Colossus 2 规模更大，目前部署了 11 万颗 GB200 和 44 万颗 GB300，合计 55 万颗 GPU。两座集群合计约 78 万颗 GPU，扩容仍在继续。

马斯克表示，另外 22 万颗 GB300 将在下周全面投入运行，届时 Colossus 1 和 Colossus 2 的 GPU 总规模将达到约 100 万颗。按照当前计划，11 月还会再增加 22 万颗 GB300，总规模将增至约 122 万颗。他还提到，如果进展顺利，12 月底前可能再增加 22 万颗 GB300。若最后一批 GPU 也能如期上线，两座集群的 GPU 总规模最高将达到约 144 万颗。

xAI 已被并入 SpaceX，它曾表示计划到 2026 年为位于孟菲斯的工厂配备 100 万个英伟达 GPU，这一目标似乎正在稳步推进。特斯拉投资者兼影响力人物 Sawyer Merritt 估计，Colossus 两个项目的芯片总价值超过 1000 亿美元，提供的计算能力超过 2 吉瓦。这些算力除了用于 SpaceX 自己的 AI 产品开发之外，还将提供给外部客户。根据谷歌与 SpaceX 的协议，随着运力提升，谷歌的付款额将于 10 月增至每月 9.2 亿美元。Anthropic 也已同意使用 Colossus 1 提供的算力。

马斯克：GPU 只买英伟达

今年 8 月，SpaceX 首席执行官马斯克在公司首次财报电话会议上承诺，未来 SpaceX 将完全基于英伟达的系统构建其 AI 服务，原因是这类产品性能在同类中处于最优水平。

“我们认为 Vera Rubin 架构是最好的架构。我们认为它是最好的 AI 计算机，我们非常重视与英伟达在多个层面的密切合作与伙伴关系，”马斯克说，“所以我们只与英伟达合作。”

马斯克还在上述财报电话会议上表示，SpaceX 预计到今年年底将拥有超过 2 吉瓦的计算能力，并预计到明年年底将拥有接近 10 吉瓦的计算能力。他还预告，首批 Starmind AI 卫星将于明年开始发射升空。据悉，这套系统将真正把算力搬上太空，每颗 Starmind 卫星都将搭载英伟达 Rubin GPU 和 Vera CPU。SpaceX 和英伟达的官方社交媒体账号也同步更新了这一消息。

马斯克：中国的魅力无以言表

近日，央视财经对特斯拉 CEO 埃隆·马斯克进行独家专访。马斯克分享了他对中国市场、前沿技术及未来合作的最新思考与感悟。他夸赞中国的 AI大模型 整体而言非常出色，单位算力产出的性能几乎是全球顶尖水平。他认为，中国解决算力问题的速度会比大多数人预想得更快，大概两到三年内就能依靠光刻技术与芯片制造补齐算力缺口。

谈及特斯拉在华业务，马斯克高度评价上海超级工厂。他表示，中国具备极强的制造业底蕴，特斯拉上海超级工厂的成功靠的是中国团队。团队人才济济、勤恳可靠，产品质量一流，生产效率极高。上海超级工厂是一块瑰宝。

谈及人形机器人，马斯克表示，这是中美两国可以携手引领全球的产业。他展望未来：每个人都能拥有专属机器人，它们可以照料年迈的父母，看护孩童，还能担任孩子的一对一私教，承担各类工作。未来世界，一个人可以操控成百上千台，甚至上万台实体机器人和数字智能体。

“我预测 10 年内或不到 10 年，人形机器人至少有 10 亿台；未来 15 年或许达 100 亿台；未来 20 年可能会达 1000 亿台。”

一名机器人爱好者意外解锁了特斯拉的安卓应用程序包，从而发现了第三代 Optimus 人形机器人的未公开设计。用户 @wholemars 在 X 上发布了一篇帖子（现已删除），指出他从特斯拉应用中提取了相关素材。这些文件包括标有“第三代（gen3）”的渲染图，以及 Optimus 2.5 代和第三代并排展示的图片，便于区分两代产品。

这一图像素材并非概念草图或粉丝渲染图，而是特斯拉嵌入到公开分发的应用程序包中的内部资料。从泄露图片看，第三代 Optimus 机器人设计更简洁，似乎是为工厂流水线而非实验室打造的。

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