OpenAI 详解存储系统 Habitat：如何撑起 10 亿 ChatGPT 用户与每秒 2200 万次请求

9月11日，OpenAI 在官方博客发布了一篇题为《Rapidly scaling online storage to serve over 1 billion ChatGPT users》的工程文章，讲述其在线存储系统 Habitat 的演进过程。文章没有讨论模型能力，而是把镜头对准了支撑 ChatGPT 运行的底层存储。

文章给出的规模数据最为直观：Habitat 如今服务超过 10 亿 ChatGPT 用户，并承载每秒 2200 万次请求。对任何一个在线系统来说，这都是极端量级的读写压力。

按照 OpenAI 的描述，Habitat 的起点只是一个 Python 库。随着 ChatGPT 用户规模的扩张，它被逐步改造成全球化部署的分布式存储平台，承担起在线数据的存取任务。

对普通用户来说，存储层几乎不可见，但它直接决定了响应速度、稳定性与成本。当请求量达到每秒千万级时，任何一次抖动都可能被放大成大规模体验问题。

OpenAI 选择把这类工程细节公开，本身也是一个信号：在大模型服务的竞争里，基础设施能力已经和模型能力同样重要。谁能把存储和扩容这些不显眼的环节做扎实，谁才撑得住真实的用户规模。

这篇博客的标题标注为 part one，也就是第一部分，意味着 OpenAI 之后还会继续披露更多与存储相关的架构与扩容细节。对于关注大模型工程实践的人来说，这提供了一个少见的官方视角。

值得继续观察的是，OpenAI 后续会不会在系列文章中给出更多关于 Habitat 设计取舍的说明，以及这些工程经验是否会随着 ChatGPT 规模的继续增长而再次被改写。