ChatGPT 算力消耗惊人，能烧得起的中国公司寥寥无几

作者：吴俊宇  编辑：谢丽容

来源：财经十一人

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高性能GPU数量或性能不够的结果是，AI推理和模型训练的准确度不足，即使做出类似的对话机器人，机器人的“智商”也会远低于ChatGPT。

国内云厂商高性能GPU芯片缺货，正在成为限制中国生成式AI诞生的最直接因素。

2022年12月，微软投资的AI创业公司OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT。这是生成式AI在文本领域的实际应用。所谓生成式AI，是指依靠AI大模型和AI算力训练生成内容。ChatGPT本质是OpenAI自主研发的GPT-3.5语言大模型。该大模型包含近1800亿个参数。

微软的Azure云服务为ChatGPT构建了超过1万枚英伟达A100 GPU芯片的AI计算集群。

美国市场研究机构TrendForce在3月1日的报告中测算称，处理1800亿个参数的GPT-3.5大模型，需要的GPU芯片数量高达2万枚。未来GPT大模型商业化所需的GPU 芯片数量甚至超过3万枚。更早前的2022年11月，英伟达在官网公告中提到，微软Azure上部署了数万枚A100/p00高性能芯片。这是第一个采用英伟达高端GPU构建的大规模AI算力集群。

鉴于英伟达在高性能GPU方面的技术领先实力，在国内，云计算技术人士公认的一个说法是，1万枚英伟达A100芯片是做好AI大模型的算力门槛。

《财经十一人》了解到，目前国内云厂商拥有的GPU主要是英伟达中低性能产品（如英伟达A10）。拥有超过1万枚GPU的企业不超过5家，其中拥有1万枚英伟达A100芯片的企业最多只有1家。也就是说，单是从算力这个衡量指标来看，国内能在短期内布局类似ChatGPT的选手十分有限。

ChatGPT看似只是聊天机器人，但这却是微软的AI算力、AI大模型和生成式AI在消费市场的一次肌肉展示。在企业市场，这是云计算的新一轮增长点。微软Azure ML（深度学习服务）已有200多家客户，包括制药公司拜耳、审计公司毕马威。Azure ML连续四个季度收入增长超过100%。这是微软云旗下云、软件、AI三大业务中增长最快的板块。

今年2月，包括阿里、百度等中国企业宣布将研发类ChatGPT产品，或将投入生成式AI的研发。在国内，AI算力、AI大模型和生成式AI被认为只有云厂商才有资格下场。华为、阿里、腾讯、字节跳动、百度都有云业务，理论上有跑通AI算力、AI大模型和生成式AI应用的入场券。

有入场券不代表能跑到终点。这需要长期高成本投入。GPU芯片价格公开，算力成本容易衡量。大模型需要数据采集、人工标注、模型训练，这些软性成本难以简单计算。生成式AI的投资规模通常高达百亿元。

多位云计算厂商技术人士、服务器厂商人士对《财经十一人》表示，高性能GPU芯片短缺，硬件采购成本、运营成本高昂，国内市场中短期商业化困难，这三个问题才是真正的挑战。他个人认为，具备资金储备、战略意志和实际能力的企业，暂时不会超过3家。

芯片数量决定“智商”

决定AI大模型“智商”的核心因素是三个，算力规模、算法模型的精巧度、数据的质量和数量。

AI大模型的推理、训练高度依赖英伟达的GPU芯片。缺少芯片会导致算力不足。算力不足意味着无法处理庞大的模型和数据量。最终的结果是，AI存在智商差距。

3月5日，第十四届全国人民代表大会第一次会议开幕式结束后，科技部部长王志刚在全国两会“部长通道”接受媒体采访时评价，ChatGPT作为一个大模型，有效结合了大数据、大算力、强算法。它的计算方法有进步，特别是在保证算法的实时性与算法质量的有效性上。“就像发动机，大家都能做出发动机，但质量是有不同的。踢足球都是盘带、射门，但是要做到梅西那么好也不容易。”

英伟达是全球知名的半导体厂商，在数据中心GPU市场占据超过90%以上的份额。英伟达A100芯片2020年上市，专用于自动驾驶、高端制造、医疗制药等AI推理或训练场景。2022年英伟达推出了性能更强的新一代产品p00。A100/p00是目前性能最强的数据中心专用GPU，市面上几乎没有可规模替代的方案。包括特斯拉、Facebook在内的企业，都利用A100芯片组建了AI计算集群，采购规模均超过7000枚。

多位云计算技术人士对《财经十一人》表示，运行ChatGPT至少需要1万枚英伟达的A100芯片。然而， GPU芯片持有量超过1万枚的企业不超过5家。其中，拥有1万枚英伟达A100 GPU的企业至多只有1家。

另有某大型服务器厂商人士对《财经十一人》表示，即使乐观估计，GPU储备规模最大的企业也不超过5万枚，且以英伟达中低端数据中心芯片（如英伟达A10）为主。这些GPU芯片分散在不同数据中心中，单个数据中心通常只配备了数千枚GPU芯片。

此外，由于美国政府去年8月开始实施的贸易限制，中国企业早已无法获取英伟达A100芯片。现有A100芯片储备均是存货，剩余使用寿命约为4年-6年。