那随之而来的是一个问题： 下一步需要多少张？从黄仁勋帖子中，回答是下一个期望的点40万张GPU
为什么是40万，而不是20-30万呢？
首先是这些年 LLM模型迭代有个粗略的经验规律，每2代之间的训练算力大概翻 4-5 倍，既然 Astra用了 10 万+ 张 Grace Blackwell 训出来, 那么下一个模型对应的GPT-6.5 / GPT-7 之类要再上一个数量级。所以，自然就落在 ~40 万张这个档。
黄仁勋这句”400K coming next”，或许可以理解为：“下一次训练规模，就是这次的4 倍”，这也是为什么”一年一代、每代把算力再往上顶一格”是同一条曲线。
另外我们拆的再细一点的话：
100K Blackwell = 一座約 250 MW AI factory
400K Blackwell = 接近一座 1 GW AI factory
40 万张 GB 级 GPU，对应的就是一个吉瓦级的新集群正在通电。
Grace Blackwell 是 NVL72，这里每机柜 72 张 GPU，40 万张 ÷ 72 ≈ 约 5,500 个机柜; 所以每个 NVL72 机柜满载约 120-130 千瓦, 光 IT 负载就 ~700 兆瓦, 加上散热和配电冗余, 那么会轻松奔 ~1 吉瓦
这个体量也正好对得上 OpenAI Stargate 一个超级园区、或者好几个站点同时点亮的规模。
所以你会发现这个”40 万张”不是凭空喊的, 它对应的是下一批数据中心园区从在建、到建成、到能用的整个过程完成。
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