ChatGPT造富的行業(yè)

Callejon

眾所周知，算法、算力和數(shù)據(jù)是共同制約AI發(fā)展的三個關(guān)鍵要素，這也是ChatGPT完美運行的三個條件。

其中，算力是ChatGPT運行的關(guān)鍵所在。而一個ChatGPT應(yīng)用的算力消耗卻讓人瞠目結(jié)舌。

其大模型GPT經(jīng)歷了三次迭代，GPT、GPT-2和GPT-3(當前開放的版本為GPT-3.5)的參數(shù)量從1.17億增加到1750億，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量從5GB增加到45TB，其中GPT-3訓(xùn)練單次的成本就已經(jīng)高達460萬美元。

最新的GPT3.5在訓(xùn)練中使用了微軟專門建設(shè)的AI計算系統(tǒng)，由1萬個V100 GPU組成的高性能網(wǎng)絡(luò)集群，總算力消耗約3640PF-days，即假如每秒計算一千萬億次，需要計算3640天。

如何理解這樣的算力消耗呢？可以簡單做一個分析——我國近期正大力新建數(shù)據(jù)中心， 以其中總投資30.2億，算力500P的數(shù)據(jù)中心項目來說，要想支撐起ChatGPT的運行，至少要7-8個此量級的數(shù)據(jù)中心運行一整天。

事實上，僅2012年2019年，短短七年，人類對AI算力的需求就增長了30萬倍。平均每100天就會翻倍，遠超摩爾定律。

與此同時，AI算力的實際增長卻有限，需求和供給之間形成了一個巨大的鴻溝。

準華為輪值主席孟晚舟曾在一次公開演講時就表示，現(xiàn)在的算力還遠遠不能滿足未來的需求，算力必然是世界科技競爭的焦點之一。

另外，GPU或CPU+FPGA是ChatGPT算力的硬件支撐，該應(yīng)用對于高端芯片的需求增加會拉動芯片均價，量價齊升將導(dǎo)致芯片需求暴漲。

據(jù)了解，采購一片英偉達頂級GPU成本為8萬元，GPU服務(wù)器成本通常超過40萬元。對于ChatGPT而言，支撐其算力基礎(chǔ)設(shè)施至少需要上萬顆英偉達GPU A100，單采購GPU的成本就近億元。

而ChatGPT越火，對算力及其關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的需求便越大。

中國信息通信研究院測算，截至2021年底，中國算力核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1.5萬億元，關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過8萬億元。

這是一塊巨大的蛋糕。并且隨著AI產(chǎn)品應(yīng)用的逐漸滲透，這塊蛋糕將越來越大。

除了算力外，ChatGPT引發(fā)萬眾矚目的還包括在C端的破冰。

一直以來，AI產(chǎn)品的落地與盈利基本都靠B、G兩端支撐，在C端雖然也有不少試水，但都沒有引發(fā)太大的反響，幾乎沒有讓大部分人愿意買單的項目。

如果ChatGPT真的能成為一款現(xiàn)象級產(chǎn)品，將具有劃時代意義。

不妨想想，在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，微信讓騰訊成為了時代的王者，月活躍用戶數(shù)量達12.88億；依靠抖音，字節(jié)跳動不到十年就躍升為中國最著名的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)之一；而拼多多市值已經(jīng)是百度的3倍……

這背后不僅是一場產(chǎn)業(yè)革命，更是數(shù)以萬億計財富的誕生。如今，類似的連鎖反應(yīng)也開始在AI領(lǐng)域顯現(xiàn)。

雪見花楹

又將造就一批富豪