紐約時報：訓練GPT-6 Astra所需計算量約為初代GPT的5000萬倍

《紐約時報》10月15日發布互動報道，以歷代GPT模型為例，展示AI能力提昇背後急劇擴張的計算需求。報道估算，2026年GPT-6 Astra的訓練計算量接近10²⁷次，達到初代GPT的5000多萬倍。文章通過可視化演示指出，大模型訓練依靠海量數據和計算，不斷調整數以萬億計的參數，以提高預測和生成能力。隨着模型規模擴大，算力和電力需求也持續增長。報道援引研究預測，到2030年，訓練最大規模AI模型所需的電力功率可能接近噹前紐約市的用電負荷；衕期，美國數據中心用電量可能佔全國總用電量的約12%。這一趨勢凸顯了AI技術進步與能源基礎設施擴張之間日益緊密的聯系。