北京
2026 年 5 月 4 日，《 The Information》报道，xAI 目前只用上了其 550,000 块 NVIDIA GPU 中的大约 11%。
而 Meta 和 Google 的 GPU 利用率可达到 43% 至 46%。
xAI 位于孟菲斯和 Colossus 的大规模 GPU 集群部署了 H100、H200 等 NVIDIA 芯片，其中还包括液冷配置，但整体利用率只有约 11%。
按这一比例计算，550,000 块已安装 GPU 中，实际活跃运行的约为 60,000 块。
这个问题并非 xAI 独有。
如何高效运行数十万块 GPU，已经成为当下 AI 行业最难的工程挑战之一。随着集群规模不断扩大，闲置时间会迅速累积，软件栈也越来越难跟上硬件扩张速度。
Meta 和 Google 在软件优化上投入很深，因此 GPU 利用率分别达到 43% 和 46%。
相比之下，xAI 的分布式训练网络和软件栈仍在成熟过程中，导致更长的空闲时间，以及数据管道中的瓶颈。
xAI 的目标是通过后续基础设施和软件升级，将 GPU 利用率提高到 50%。随着部分工作负载转向更适合智能体 AI 任务的硬件，xAI 未来也可能开始对外出租其 GPU 算力。
除此之外，Elon Musk 还在加码 Terafab 项目，计划自研芯片，并采用 Intel 的 14A 工艺，为下一代 xAI、SpaceX 和 Tesla 的计算需求提供支持。
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