久久久久精品免费福利电影,国产又黄又大又粗视频,A级毛片免费播放无码,人人妻人人爽人人澡欧美一区

【文/觀察者網 呂棟】

“這幾天電話都快被打爆了。”談到最近爆火的ChatGPT，英偉達中國區一位高管日前向媒體說道。

春節過后，全球AI領域最引人關注的非聊天機器人ChatGPT莫屬。

在資本和輿論的吹捧下，擁有交流、創作、翻譯等多種功能的ChatGPT，儼然已成為一個現象級產品。不僅背后的OpenAI和微軟借此名聲大噪，國內一眾高調跟進的互聯網大廠也賺足了眼球。

但實際上，在網友們褒貶不一、對ChatGPT持續展開討論的同時，支撐ChatGPT誕生的算力基礎——AI芯片和服務器也正在資本市場上掀起巨浪，已下跌一年的英偉達，股價在4個月里實現翻倍。

英偉達CEO黃仁勛

在國內，股市上的熱情似乎更勝一籌。國產GPU廠商景嘉微股價一個月漲超60%，即便已經公開表示沒有ChatGPT相關業務，依然擋不住股價的漲勢，讓高管們不趁機減持都不好意思。

算力，是人工智能的“三駕馬車”之一，跟著ChatGPT備受追捧無可厚非。但值得關注的是，打造ChatGPT到底需要消耗多少算力？資本市場狂歡下，國內廠商又能在多大程度上受益？

在接受觀察者網對話時，國內服務器廠商寧暢副總裁兼CTO趙雷指出，就ChatGPT而言，需要TB級的運算訓練庫，甚至是P-Flops級的算力。從目前的服務器處理能力來看，大概是幾十到幾百臺規模的GPU服務器體量才能夠實現，而且需要幾日甚至幾十日的訓練。

市場上還有券商報告稱，ChatGPT帶動超算算力需求3年或將提升超過10倍，未來3年或將拉動千億級ICT硬件投資需求。隨著ChatGPT持續爆火，以英偉達為代表的AI算力產業鏈真的會成為最大贏家嗎？

“顯卡寒冬”中帶飛英偉達，市場過度樂觀了？

在ChatGPT爆火出圈之前，黃仁勛最頭疼的事應該還是怎么更快度過本輪“顯卡寒冬”。

剛剛過去的2022年，全球獨顯出貨量創下二十年新低，相比2021年“腰斬”。作為全球顯卡市場的頭號玩家，英偉達持續遭受重創，業績連續兩個季度下滑，股價一年之內暴跌70%。

但ChatGPT現象級爆火很快扭轉了這一頹勢。去年10月中旬以來，英偉達股價從108美元/股暴漲至228美元/股，反彈111%，市值重登美股半導體板塊第一，大幅甩開英特爾等同行。

“我們一直在等待這一刻，”看到英偉達股價在市場低迷下逆勢暴漲，黃仁勛對ChatGPT的贊美也毫不吝嗇，直言ChatGPT對于人工智能的意義，不亞于手機領域“iPhone”的出現。

英偉達CEO黃仁勛

市場好奇的是，世界上那么多芯片公司，為什么偏偏英偉達的股價會隨著ChatGPT翩翩起舞？

簡言之，就是ChatGPT的底層基礎是一個擁有1750億參數的預訓練大模型——GPT-3.5，它能如此睿智，主要是基于對天量數據的“吃透”，背后離不開強大算力的支撐，而英偉達的GPU能提供它需要的算力。

目前來看，全球其他正在跟進的廠商想要推出ChatGPT這種人工智能大模型，必須有三項關鍵技術支撐：訓練數據、模型算法和算力。

浙商證券研報指出，訓練數據市場廣闊，技術壁壘較低，投入足夠的人力物力及財力后即可獲得；基礎模型及模型調優對算力的需求較低，但獲得ChatGPT功能需要在基礎模型上進行大規模預訓練，這就需要大量算力，所以算力是ChatGPT運行的關鍵所在。

說起AI算力，就到了GPU的主場。

最初，英偉達基于CUDA架構開發的GPU主要用于游戲，后來發現它還可用于AI訓練和推理中的大規模并行計算任務，逐漸形成開發者生態。在AI發展初期，市面上沒有專門的AI加速卡和硬件產品，開發者便將英偉達GPU用于AI訓練和推理，開始大規模采用其產品。

CPU和GPU架構的區別

“英偉達芯片為大模型訓練做了很多優化，它才是這次ChatGPT熱潮的最大贏家。”有業內人士直言。

那訓練ChatGPT到底需要多少算力？

海通證券援引的OpenAI測算顯示，自2012年起，全球頭部AI模型訓練算力需求每3-4個月翻一番，每年頭部訓練模型所需算力增長幅度高達10倍，而ChatGPT訓練階段總算力消耗約為3640PF-days（即1 PetaFLOP/s效率跑3640天）。

在接受觀察者網對話時，寧暢CTO趙雷提到，目前用戶使用ChatGPT得到的反饋，是訓練后的產物，主要涉及推理應用，計算時間基本上是分鐘級或者秒級的。對于ChatGPT訓練來說，一般是周級或是月級，至少差一個數量級，也有可能差兩到三個數量級。

浙商證券研報指出，采購一片英偉達頂級GPU成本為8萬元，GPU服務器成本通常超過40萬元。對于ChatGPT而言，支撐其算力基礎設施至少需要上萬顆英偉達GPU A100（曾經風靡一時的AlphaGO也只需要8塊GPU），一次模型訓練成本超過1200萬美元。