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ChatGPT带飞英伟达,中国芯片成色几何?
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吕栋lvdong@guancha.cn
最后更新: 2024-05-08 18:26:41【文/观察者网 吕栋】
“这几天电话都快被打爆了。”谈到最近爆火的ChatGPT,英伟达中国区一位高管日前向媒体说道。
春节过后,全球AI领域最引人关注的非聊天机器人ChatGPT莫属。
在资本和舆论的吹捧下,拥有交流、创作、翻译等多种功能的ChatGPT,俨然已成为一个现象级产品。不仅背后的OpenAI和微软借此名声大噪,国内一众高调跟进的互联网大厂也赚足了眼球。
但实际上,在网友们褒贬不一、对ChatGPT持续展开讨论的同时,支撑ChatGPT诞生的算力基础——AI芯片和服务器也正在资本市场上掀起巨浪,已下跌一年的英伟达,股价在4个月里实现翻倍。
英伟达CEO黄仁勋
在国内,股市上的热情似乎更胜一筹。国产GPU厂商景嘉微股价一个月涨超60%,即便已经公开表示没有ChatGPT相关业务,依然挡不住股价的涨势,让高管们不趁机减持都不好意思。
算力,是人工智能的“三驾马车”之一,跟着ChatGPT备受追捧无可厚非。但值得关注的是,打造ChatGPT到底需要消耗多少算力?资本市场狂欢下,国内厂商又能在多大程度上受益?
在接受观察者网对话时,国内服务器厂商宁畅副总裁兼CTO赵雷指出,就ChatGPT而言,需要TB级的运算训练库,甚至是P-Flops级的算力。从目前的服务器处理能力来看,大概是几十到几百台规模的GPU服务器体量才能够实现,而且需要几日甚至几十日的训练。
市场上还有券商报告称,ChatGPT带动超算算力需求3年或将提升超过10倍,未来3年或将拉动千亿级ICT硬件投资需求。随着ChatGPT持续爆火,以英伟达为代表的AI算力产业链真的会成为最大赢家吗?
“显卡寒冬”中带飞英伟达,市场过度乐观了?
在ChatGPT爆火出圈之前,黄仁勋最头疼的事应该还是怎么更快度过本轮“显卡寒冬”。
刚刚过去的2022年,全球独显出货量创下二十年新低,相比2021年“腰斩”。作为全球显卡市场的头号玩家,英伟达持续遭受重创,业绩连续两个季度下滑,股价一年之内暴跌70%。
但ChatGPT现象级爆火很快扭转了这一颓势。去年10月中旬以来,英伟达股价从108美元/股暴涨至228美元/股,反弹111%,市值重登美股半导体板块第一,大幅甩开英特尔等同行。
“我们一直在等待这一刻,”看到英伟达股价在市场低迷下逆势暴涨,黄仁勋对ChatGPT的赞美也毫不吝啬,直言ChatGPT对于人工智能的意义,不亚于手机领域“iPhone”的出现。
英伟达CEO黄仁勋
市场好奇的是,世界上那么多芯片公司,为什么偏偏英伟达的股价会随着ChatGPT翩翩起舞?
简言之,就是ChatGPT的底层基础是一个拥有1750亿参数的预训练大模型——GPT-3.5,它能如此睿智,主要是基于对天量数据的“吃透”,背后离不开强大算力的支撑,而英伟达的GPU能提供它需要的算力。
目前来看,全球其他正在跟进的厂商想要推出ChatGPT这种人工智能大模型,必须有三项关键技术支撑:训练数据、模型算法和算力。
浙商证券研报指出,训练数据市场广阔,技术壁垒较低,投入足够的人力物力及财力后即可获得;基础模型及模型调优对算力的需求较低,但获得ChatGPT功能需要在基础模型上进行大规模预训练,这就需要大量算力,所以算力是ChatGPT运行的关键所在。
说起AI算力,就到了GPU的主场。
最初,英伟达基于CUDA架构开发的GPU主要用于游戏,后来发现它还可用于AI训练和推理中的大规模并行计算任务,逐渐形成开发者生态。在AI发展初期,市面上没有专门的AI加速卡和硬件产品,开发者便将英伟达GPU用于AI训练和推理,开始大规模采用其产品。
CPU和GPU架构的区别
“英伟达芯片为大模型训练做了很多优化,它才是这次ChatGPT热潮的最大赢家。”有业内人士直言。
那训练ChatGPT到底需要多少算力?
海通证券援引的OpenAI测算显示,自2012年起,全球头部AI模型训练算力需求每3-4个月翻一番,每年头部训练模型所需算力增长幅度高达10倍,而ChatGPT训练阶段总算力消耗约为3640PF-days(即1 PetaFLOP/s效率跑3640天)。
在接受观察者网对话时,宁畅CTO赵雷提到,目前用户使用ChatGPT得到的反馈,是训练后的产物,主要涉及推理应用,计算时间基本上是分钟级或者秒级的。对于ChatGPT训练来说,一般是周级或是月级,至少差一个数量级,也有可能差两到三个数量级。
浙商证券研报指出,采购一片英伟达顶级GPU成本为8万元,GPU服务器成本通常超过40万元。对于ChatGPT而言,支撑其算力基础设施至少需要上万颗英伟达GPU A100(曾经风靡一时的AlphaGO也只需要8块GPU),一次模型训练成本超过1200万美元。
- 责任编辑: 吕栋 
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