又卡在硬件上了，咋整？
作者：豆腐乳
编辑：养乐多
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ChatGPT火了，可是它的发展也是有限制的。
一个比较大的问题就是算力。
有人研究称，OpenAI每天的运作可能要花费高达70万美元，因为人工智能运行所依赖的计算基础设施价格昂贵。
这个估价还是估计的GPT-3模型的运行，假如运行的是更完善的GPT-4模型，运行费用肯定还要高很多。
这是因为人工智能是很依赖算力的，只有算力支撑，它才能给出较为准确、或是脑洞大开的回复。
而支撑人工智能算力的芯片，还得看英伟达。英伟达单片价值1万美元的 A100 芯片占据了数据中心 GPU 市场 90% 以上的份额，主要用于训练和运行人工智能。
好货，也不便宜，产能也不好上去。
这一下抬高了人工智能训练和运行的成本。
从算力意义上讲，人工智能算法的软件被芯片的硬件卡了脖子。
这可不只局限于ChatGPT。
比如智能汽车，自动驾驶技术也需要算力支撑。只不过ChatGPT风头正劲，自动驾驶成了牛夫人，最近不怎么出现在媒体热点上了，但自动驾驶还在发展，也需要算力支持。
说起来ChatGPT风头正劲，国内也有很多人想做类似产品，或者确切地说，大模型。
于是一时间，什么“通义千问”、“文心一言”、“ChatJD”、“日日新”之类的，都冒出来了。
由此可见，大模型的算法可能还真没那么难做出来。
可是算力从哪里搞呢？
这可能是被卡脖子的关键。
去年，在美国出口管制新规限制下，英伟达的A100芯片就无法向中国出口了。英伟达只能想办法提供替代产品。
国际数据公司（IDC）等发布的数据显示，2022年我国智能算力规模达到268百亿亿次/秒，超过通用算力的规模；预计未来5年，我国智能算力规模的年复合增长率将达52.3%。
中国智能算力规模飞速增长的原因是，人工智能未来将会运用到很多领域，无论是过气网红元宇宙、智能驾驶，还是当红炸子鸡大模型，都需要大量算力支撑。
在这个技术飞速发展的时间点，被美国卡脖子可就难受了。而我们之前在《新兴产业，要被赶尽杀绝》里就提到了，美国是不会放过任何一个在高新科技领域卡脖子的机会的。
在最近的“多样性算力产业峰会2023”上，中国工程院院士郑纬民指出当前发展多样性算力的挑战，里面就有供应链不确定性，先进制程芯片、制造设备断供，开源软件授权或登录风险，工程软件限制使用。另外，产业标准不确定性，国际计算标准和产业组织限制参与、标准化所需测试验证工具限制使用。
所以当业界都在盯着大模型摩拳擦掌的时候，还需要注意这背后的硬件支持。如果芯片不能突破卡脖子，不能支撑人工智能所需算力的话，那么大模型的训练和运行质量也不高。
所以即使市场炒作人工智能，也得带着半导体一起玩。
当然最近市场不大行，这个我们提前两周就说过了。想了解更多，欢迎进知识星球。
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文章用图：壹图网
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