作 者丨江月

编 辑丨陶力

🎉ChatGPT的智慧震撼全球，但它背后的高昂价格也不容忽视。这款技术巨头的崛起，无疑引领了科技投资的新高潮，GPU等硬件领域的热度急剧飙升。🔥随着大模型迭代升级的不断加速，应用领域的需求也在迅速扩展，这就催生了对AI芯片的强烈需求。🚀云计算服务商正面临扩容压力，这为AI芯片市场带来了前所未有的机遇和挑战。🚀在这个创新与资本交汇的时代，AI芯片的研发者们正在汇聚力量，期待在未来的科技高峰上一展身手。记得关注GPU与AI芯片领域的最新动态哦！🔍

🌟ChatGPT热潮催生AI芯片升级风暴🔍 – 现代技术竞技场加速升温！🚀2月9日，经济洞察者们聚焦于ChatGPT的惊人崛起，这无疑为AI芯片行业敲响了警钟：性能竞赛正迈向前所未有的炽热阶段。💰昂贵标签愈发醒目，大模型迭代硬件成本已攀至令人咋舌的3000万人民币以上！而且，这个数字还在不断刷新纪录，引领技术革新加速。市场动态显示，狂热的市场需求可能加剧全球格局的不平衡，海外巨头的优势可能会进一步巩固。但这同时也催生了创新与挑战：本土企业需抓住机遇，以更高效、更具性价比的产品来抢占先机。🌍让我们期待这场AI芯片领域的革新风暴如何塑造未来的科技版图！🚀

亦有国产GPU创业人士向记者表示，国产通用型GPU开发仍在继续，并希望借助此次产业链协同实现突破。

AI芯片加速研发

🌟【ChatGPT狂飙两月破亿，芯片行业迎来新挑战】🚀2022年11月30日，ChatGPT犹如一颗耀眼的新星，短短两个月内席卷全球，用户量突破亿级大关，这无疑为2023年的芯片市场带来了一场前所未有的风暴。💡专业人士密切关注其市场表现，国产运算芯片厂商们纷纷行动起来，将这款人工智能巨头的崛起视为关键研究课题，力求抢占先机。🔍ChatGPT的成功引发了芯片研发者对创新和适应性的深度思考，他们正积极应对这一技术革新带来的商业机遇与挑战。从芯片制造商的角度看，这意味着需要加速迭代，提升性能以满足日益增长的AI需求。💻同时，对于初创企业和行业分析师来说，这可能意味着新的市场定位和策略调整。📈这个动态提醒我们，无论是老牌芯片巨头还是新兴力量，都需紧跟技术潮流，不断优化产品线以应对ChatGPT带来的变革。🚀准备好迎接这场科技与商业的交汇点，让我们共同见证芯片行业的未来之路！🏆

🌟【揭秘ChatGPT】🚀——引领AI新潮流的背后秘密！🔍ChatGPT，无疑是科技界近期最炙手可热的话题之一，它究竟源于哪一代神力？💡传言中，是GPT-3.5这一划时代的升级版吗？👀正如资深GPU专家陆明所揭示，他对ChatGPT的研究深入且独到。ChatGPT的背后，藏着怎样的技术革新与创新思维？🔍作为一款人工智能的杰出代表，它正逐步颠覆我们的沟通方式。💡陆明的专业洞察，让我们对这款神秘的AI产品有了更清晰的认识。尽管市面上对其细节鲜有确切消息，但可以肯定的是，ChatGPT正以惊人的速度改变着行业格局。🚀无论是教育、娱乐还是工作，它的影响无处不在。🔍期待ChatGPT带来更多惊喜，同时也见证科技如何加速演进！欲了解更多ChatGPT的精彩，敬请关注后续深度解析！📚💻#ChatGPT #AI革命 #技术探索

🌟🚀ChatGPT引领AI浪潮，芯片厂商紧跟其步伐！🔍随着ChatGPT的崛起，行业格局面临深刻重塑——创新技术不仅定义产品新维度，更预示着AI芯片市场将迎来前所未有的增长热潮！🔥💡由GPT（GenPreTrain生成式预训练模型）驱动的这场革命，其强大的“文本与代码生成”能力已广受认可。🔍ChatGPT背后的GPT系列，每次迭代都伴随着GPU技术的惊人跃进——时间短、性能提升快，这不仅是速度竞赛，更是科技力量的生动展现！🚀💨陆明专家指出，这种迭代模式预示着AI芯片市场将迎来强劲的采购需求。对于芯片研发商来说，这意味着不仅需要紧跟技术趋势，更要抓住市场机遇，以AI芯片为核心，引领未来智能时代的潮流。💡💼欲了解更多关于ChatGPT与AI芯片的深度解析，敬请关注我们，一起探索科技的无限可能！🌐🌟

🌟【GPT技术进化历程】🚀2018年6月，GPT-1的诞生标志着人工智能语言生成的里程碑，参数量虽只有1.2亿个，但5GB的数据库已展现出强大的学习能力。仅仅半年后的2019年2月，GPT-2的升级就像一鸣惊人，参数量激增到15亿，数据库容量扩大了近4倍，达到40GB。到了2020年的5月，GPT-3的飞跃式成长更是震撼人心，参数量破纪录至1750亿，数据存储空间达到了惊人的45TB，增长幅度惊人地超过了前辈们的100倍和1000倍！每一代的迭代都标志着技术的进步与创新力量的壮大。🚀

近年来，从AI方向切入GPU开发，成为了不少中外创业者的选择。无论是在美国还是中国市场，创业型GPU开发商往往能成为资本的宠儿。不过，由于科技巨头自从去年第四季度开始财务表现下滑，硬件行业投资也随之降温。不过2023年伊始，ChatGPT又给行业带来了新的话题。

眼下，ChatGPT的爆火正呼唤更强性能GPU的面世，而这将促使资金加快流入行业。“下一代大模型的参数量和数据库规模，还将比上一代实现百倍、千倍的升级，这意味着如果底层的芯片性能止步不前，就会令训练时长长达几年，但显然业内需要在半年或一年内就推出下一代更强的模型。”陆明称。

巨头林立成本高昂

眼下，无论是大语言模型开发还是底层芯片供应，市场主流玩家仍然是国际巨头。为了在格局演变中争夺优势地位，巨头公司的“烧钱”游戏越来越旺。

21世纪经济报道记者从接近美国GPU龙头开发商英伟达的人士了解到，该公司正是当前全球主流大语言模型开发者的主要芯片供应商。

“英伟达正向全球主流的人工智能算法开发商提供芯片硬件，包括微软、谷歌、Meta等。产品迭代也在有序进行中，去年推出了最新的数据中心芯片，改善了架构。”上述人士称。

近期，科技巨头争相涌入ChatGPT的竞争中，硝烟四起，但在上述人士眼中，眼下人工智能研究市场上的各大巨头此前维持着“强合作”关系。以在外界眼中正在“打架”的谷歌和微软为例，两者事实上都基于谷歌的Transformer架构进行大模型开发。“不过在差异性的应用展开后，竞争可能会升级。”该人士评价称。

想要留在ChatGPT战场上，意味着更大规模的“烧钱”。据业内估算，大语言模型的单次训练硬件成本已经突破3000万元人民币，加上投入的人力、智力、训练时间成本，各大巨头需要准备百亿美元，直到真正的市场赢家胜出。

据Lambda Labs首席科学官Chuan Li介绍，拥有1750亿个参数的GPT-3因其巨大的每秒浮点计算量，单次训练成本达到460万美元。陆明也向记者证实，眼下最主流的英伟达A100芯片，单次训练的使用量应达到数百片，成本在3000万元人民币左右。此外，服务器扩容和硬件升级的成本也将占据相当大的比例，一方面，“自从2月7日开始，ChatGPT因访问量巨大，回复速度已经大大减慢”，另一方面，“维护GPU芯片的成本也非常高，芯片使用是有寿命的，损耗几次就要另作他用。”陆明称。

以上还仅仅是大语言模型训练的非人工成本，更大的成本集中在人力上。“迭代模型的间隔已经缩短到半年，招募人才、改善算法的投资会持续高昂。”陆明称。

今年1月23日，微软宣布将向ChatGPT开发商OpenAI追加数百亿美元的投资，令人们觉得这些资金将涌向语言类机器人。不过，OpenAI不仅是ChatGPT的开发商，旗下也拥有图形人工智能”明星”产品DALL·E。业内相信，微软将分数年、数批向ChatGPT进行后续投资，但这个领域的“弹药”储备提升到百亿美元已是不争事实。

中国玩家如何参与

短短几日，多家中国公司宣布加入ChatGPT战场。

中国的自主研发芯片将面临怎样的机会？市场分析认为，国产运算类芯片仍然面临严峻的发展阻挠，但商业化前景得到进一步验证，仍是芯片开发者的“好消息”。

其中，百度和阿里计划推出生成式语言机器人应用，而京东计划将在电子商务客服中应用相关技术。据悉，有道AI技术团队已投入到ChatGPT同源技术（AIGC）在教育场景的落地研发中，目前该团队已在AI口语老师、中文作文批改等细分学习场景中尝试应用。该公司内部人士表示，这次技术更新是一次颠覆性的创新，但在细分场景的应用过程中实际上并不需要这样一个大而全的模型，更需要一些纵深向的探索。

不少市场分析认为，中国互联网公司拥有海量数据，这是进行自然语言开发的优势。不过，关心中国科技自主创新的人士有更强烈的心声：期待这个“科技爆点”在中国形成更长的产业链闭环。

海银资本创始合伙人王煜全在2月7日发声称，中国不仅需要产生自主“大模型”，也应当在人工智能上进行芯片技术的“弯道超车”。

数位从事国产GPU开发的人士向21世纪经济报道记者表示，在ChatGPT爆火的开端，国外芯片开发商仍然具有巨大的优势，而中国芯片开发商面临着巨大的阻力，这是由历史技术积淀、市场关系和外部环境共同造成的。

不过，王煜全认为，在系统芯片异构计算时代，能够号召拥有数据的机构参与预训练，然后与拥有芯片计算架构的公司深度合作，这样芯片的制造水平未必是最好，但芯片训练的模型是最好的。他在采访中建议，芯片企业、人工智能企业和应用企业三方应加强合作。

这意味着，身处人工智能落地的巨大市场、拥有本土算法公司的产业链网络，国产芯片厂商仍拥有AI芯片的入场券。

（应受访者要求，陆明为化名）

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本期编辑 林海铭 实习生向添雨

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