Meta旗下个人助手Muse的成功，让AI行业确信主动执行任务的智能体是技术演进的下一站。然而，在相关企业押注的时间窗口内，是否有足够算力支撑这些智能体运行，仍存巨大疑问。
本周，马斯克直言SpaceX于8月推出的个人AI助手Grok Bot运行成本“相对于收入高得不可持续”，暗示公司正缩减其算力分配，导致用户更快触及使用限额。与此同时，OpenAI消费者业务负责人Adam Fry在纽约的一场私密活动中坦言，OpenAI的Dots助手“对算力需求相当大”。每个Dots助手都拥有独立的云端计算机，代表用户执行任务并访问授权账户。
Dots的愿景与算力瓶颈
Dots目前协助用户处理邮件、预订票务等任务。Fry表示，通过“后台模式”等功能，Dots计划成为随时在线的存在，悄无声息地管理生活。为实现这一愿景，OpenAI正调动关键资源，包括巨资投入语音AI模型。Fry称，ChatGPT语音模式周活跃用户已达2.5亿；以搜索意图查询量计，ChatGPT搜索量已达谷歌的五分之一。结合由乔尼·伊夫设计、将于今年亮相的消费级设备，这些要素有望构成强大的消费体验。
然而，成功的前提是解决算力短缺。目前Dots仅限月费100美元的Pro订阅用户使用。Fry预计，随着模型性能提升，成本将迅速下降，但智能体越强大且需持续运行，算力消耗越大。为应对挑战，OpenAI今日宣布推出新系统，将Dots任务路由至不同的底层模型，包括规模更小、算力消耗更少的GPT-6.1 Terra模型，以此替代最初驱动所有任务的更大规模模型GPT-6 Astra，从而降低算力密集度。
基础设施阻力与巨额支出
除了技术优化，物理基础设施的建设也面临阻力。全国范围内对数据中心的抵制日益加剧，OpenAI本周启动将数据中心重新命名为“计算园区”的努力，承诺减轻当地电网压力，以避免因公众反对导致审批放缓或设施被扼杀。
前沿实验室在算力上的支出堪称天文数字。Anthropic本周更新的S-1修正案显示，公司已签订总额达8954亿美元的长期和短期采购协议，“其中绝大部分与算力和基础设施有关”。尽管如此，无法获取更多算力仍被列为可能导致其失败的主要风险之一。
尽管OpenAI尚未提交S-1文件，但消息人士称，其同样面临严峻的算力挑战。与Anthropic拥有四种芯片基础设施不同，OpenAI主要依赖英伟达GPU，其自研芯片Jalapeno预计将于2027年扩大生产规模。在盈利之前，OpenAI仍在寻求资金。据悉，在其最新一轮融资仅筹集110亿美元、未达到300亿美元目标后，私人融资可能已接近尾声。但在庞大的算力支出面前，即便是300亿美元也可能只是杯水车薪。上市或许是资助个人AI智能体热潮的唯一选择，但成功并无保证。