ChatGPT带火AI算力效劳算力霸权时代来了？

宣布时间：2023-02-17 22:40

写诗、编程、聊天互动……打着“AI聊天机械人”名头的ChatGPT，集成了多种功效，也一跃成为史上月活用户数增长最快的消费者应用。

ChatGPT的爆火，也让人们注意到了AI应用背后庞大的算力需求与挑战。

中科曙光便体现，截止2月12日，曙光智算公司提供用于AI训练与推理盘算的试用资源，在开放使用后一周内已被抢注一空。

通常情况下，这些盘算资源要三个月左右才华被用户注册并使用。目前，曙光智算正协调多个盘算中心，提供更多算力资源满足用户需求。

而在上周，浪潮信息也宣布推出AI算力效劳产品，基于智算中心的算力基础设施，客户可申请AI算力免费试用。

实际上，以ChatGPT为首的生成式AI开发主要依托于大模型技术，这就离不开算力支撑。

而在算力基建中，除了芯片之外，AI效劳器、AIDC等专用数据中心建设也同样必不可少。

就在2月13日，北京市宣布，将支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型。

同日北京昇腾人工智能盘算中心正式点亮，并与首批47家企业和科研单位签约。该中心一期算力规模达100P，短期算力规模将达500P，远期将达1000P，可为企业和科研单位等提供AI算力效劳。

简直，AI对算力的需求已不可仅仅用“快速”来形容——据ChatGPT开发公司OpenAI 研究，2012-2018年，最大的AI训练的算力消耗已增长30万倍，平均每3个多月便翻倍，速度远远凌驾摩尔定律。

另据《2022-2023 中国人工智能盘算力生长评估报告》，2022年我国智能算力规模已达268百亿亿次/秒(EFLOPS)，凌驾通用算力规模。预计未来5年，中国智能算力规模年复合增长率将达52.3%。

图|人工智能算法盘算量生长趋势（来源：中信建投）

生成式AI的开发需要基于海量的自然语言或多模态数据集，对拥有巨大参数的超大规模模型进行训练。

要乐成训练出更大参数、更高精度、更高能力的大模型，不但需要巨量的高性能AI算力进行支撑，还需要依托精心清洗获得的高质量海量数据集，同时还需要有高效的系统平台来包管长时间的模型训练历程。

以OpenAI的GPT-3模型为例，其存储知识的能力来源于1750亿参数，逊需算力高达3640PFLOPS-day，单次训练用度约460万美元，而ChatGPT及未来GPT-4模型训练本钱将更高。

目今，微软Azure云盘算中心为ChatGPT提供算力支撑，单次训练本钱凌驾千万美元。

华泰证券2月13日报告也指出，以GPT模型为代表的AI大模型训练，需要消耗大宗算力资源，随着国产大模型开发陆续进入预训练阶段，算力需求连续释放或将发动算力基础设施工业迎来增长新周期。

未来拥有更富厚算力资源的模型开发者，或将能够训练出更优秀的AI模型，算力霸权时代或将开启。

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