有人把 OpenAI Astra 的训练账摊开算了。

线索都公开：~10万张GB200 GPU、跑了~100天、单卡 2.5 PFLOP/s、利用率按 30% 估。

训练总算力 ≈ 10万 × 2.5×10¹⁵ × 0.3 × 100×86400 ≈ 6.5×10²⁶ FLOPs。

然后反推模型参数：总算力 = 6 × 参数 × 训练耗掉的 token 数。

token 数是不确定的，欧盟文件写 >10T，按规模往高了猜可能在 60T 到 100T 之间：

取 60T token → 等效激活 1.8T → 总参数约 14–22T取 100T token → 等效激活 1.1T → 总参数约 9–13T

两个口径都在万亿参数级别。

但比参数数字更值得看的是规模本身：单次训练就要十万张卡连跑一百天。我的判断是，AI 竞赛的护城河早就不在算法了，谁拿得到 GPU、谁能持续填满一个校区的电源，谁才上得了这桌。