北京時間2月7日，Open AI宣布，它正在評估哪些地區適合作為“星際之門”項目的數據中心所在地，表明Open AI正繼續推進這項高達數千億美元的AI基礎設施建設項目。

在一次OpenAI面向媒體的電話會議上，首席全球事務官克里斯·萊恩（Chris Lehane）表示：“隨著DeepSeek的消息傳出，這表明這是一場非常真實的競爭，并且事關重大。這將決定未來世界的走向。”

OpenAI表示，星際之門的第一座數據中心已經落地美國德克薩斯洲，公司正在尋求在美國國內建設更多AI智算中心。有消息稱，目前美國有16個州對星際之門項目感興趣。Open AI在官方公告中指出，這項計劃將在促進AI發展同時，創造數以千計的新增就業，并推動美國部分地區的再工業化。

星際之門宣布于2025年1月，是美國新上任總統特朗普支持的AI基礎設施投資計劃。該計劃最初由OpenAI、軟銀和甲骨文三家公司向星際之門投資1000億美元，此后4年將陸續投資共計4000億美元，用來在美國本土建設AI基礎設施。

不僅僅是星際之門項目正在持續推進中，近期微軟、谷歌、亞馬遜等云計算大廠依舊在2025年加大了公司的資本開支。谷歌預計2025年的資本開支增長超40%，將達到750億美元；Meta的資本開支增長超60%，可能達到650億美元；微軟的資本開支增長超80%，達到800億美元；亞馬遜的資本開支增長超35%，達到1050億美元。

硅谷云計算大廠不斷升高的資本開支，多用于打造AI智算中心為代表的AI基礎設施，這符合著追求大算力的縮放定律（Scaling Law）邏輯。

縮放定律是Open AI在2020年提出的觀點，即AI大模型性能會隨著模型參數量、訓練數據量、計算資源增加而增加。隨著模型參數增加，對訓練數據量和計算資源的需求也呈現指數級增長。

近期，縮放定律正受到更多質疑。前Open AI首席科學家伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）在一次技術峰會上表示，全球訓練數據量正在耗盡，這可能意味著無法通過擴大訓練數據量來大幅提升AI大模型性能。當可訓練數據放緩或停止，即使增加計算資源和模型參數，模型性能提升也有限。這直接沖擊縮放定律的假設。

同樣挑戰縮放定律的還有DeepSeek V3/R1的模型。DeepSeek模型具備低成本和高性能特點，它的V3模型訓練成本不到600萬美元，也讓行業開始懷疑大規模投資算力，從而提升AI大模型性能是否有效。“DeepSeek的火爆出圈正讓算力高企的門檻變得更加平滑。”艾媒咨詢首席分析師張毅告訴記者，“市場對算力的態度會回歸相對冷靜的狀態。”

不過長期而言，不少業內人士認為縮放定律依然有效。Arm CEO雷內·哈斯表示，DeepSeek對于AI產業鏈是一大利好，但是這還不足夠。他接著評論道：“云計算大廠紛紛在2025年增加資本開支，表明我們這次還處于AI浪潮的早期階段，更加強大AI所帶來的革命性能力仍在孕育之中。”

這種觀點受到多家業內券商機構回應。中信建投近期研報認為，盡管縮放定律受到技術、算力、數據影響遭遇瓶頸，但是強大的AI基礎模型仍然是各廠商未來追求的主要方向。DeepSeek R1的技術報告同樣強調了，更大AI基礎大模型的價值：“更大基礎模型所發現的推理模式，對于提升推理能力至關重要。”

不過，長期而言，Omdia分析師王珅認為，縮放定律代表的大算力訓練出更好模型，進而擁有更多AI未來潛力的邏輯依舊成立。

同時，王珅表示：“DeepSeek代表著一個輕量、高性價比、專注深化AI能力的探索方向，星際之門代表著此前延續的高算力方向，兩種方向在未來有何進展變化并不好判斷，還需時間觀察。”他認為，如果行業偏向于探索DeepSeek代表的方向，這會對原本高算力高投資的基礎邏輯形成一些沖擊，大規模AI智算中心建設將會減速。