ChatGPT需要多少算力支持？

據中信建投研報數據，此前用于AI訓練的算力增長符合摩爾定律，大約每20個月翻一番；深度學習的出現加速了性能的擴展，用于AI訓練的算力大約每6個月翻一番；而目前大規模模型出現，其訓練算力是原來的10到100倍。

“算力、算法、數據作為人工智能的三要素，在數字經濟發展、產業智能化升級的進程中發揮巨大作用，數據可以看作生產資料，算法代表新的生產關系，算力則是新型生產力支撐著算法和數據，算力水平決定數據處理能力的強弱。在AI模型訓練和推理運算過程中需要強大的算力支撐，隨著訓練強度和運算復雜程度的增加，算力精度的要求也在逐漸提高。”賽迪顧問人工智能產業研究中心常務副總經理鄒德寶稱。

根據國家數據資源調查報告，2021年全球數據總產量67ZB，近三年平均增速超過26%。基礎算力、智能算力、超算算力都呈現穩定增長態勢。

根據早些時候OpenAI發表了一份研究成果表明，AI訓練所需算力指數增長，增長速度超越硬件的摩爾定律。

其實ChatGPT需要的算力取決于應用場景，一般來說，GPT需要大量的算力來完成復雜的任務。例如，在自然語言處理任務中，GPT需要大量的算力來處理大量的文本數據，以及處理復雜的語義關系。此外，GPT還需要大量的算力來處理復雜的圖像和視頻數據。

數據顯示，自2012年至2018年，用于訓練AI所需要的算力大約每隔3～4個月翻倍，整體呈現指數級上漲（而摩爾定律僅僅是18個月翻一倍）1。從2012年到2018年，訓練AI所耗費的算力增長了30萬倍，而摩爾定律在相同時間只有7倍的增長。

ChatGPT熱度不減的背后，是人工智能內容自動生成技術所需要的算力需求也水漲船高。數據顯示，ChatGPT的總算力消耗約為3640PF-days（即假如每秒計算一千萬億次，需要計算3640天），需要7~8個投資規模30億、算力500P的數據中心才能支撐運行。

中國的算力情況正在迅速發展。根據最新的數據，中國的計算機算力已經超過美國，成為全球最大的計算機算力擁有國。中國的算力發展受到政府的大力支持，政府投入了大量資金用于研發新技術，推動算力的發展。此外，中國的科技公司也在積極投資算力，以滿足市場需求。

ChatGPT大火面臨的挑戰

自ChatGPT發布以來，它的能力也不斷被人們解鎖，但人們在試用中慢慢發現，數學能力是ChatGPT的一大短板，連簡單的“雞兔同籠”題都能算錯。大概是考慮到這一點，ChatGPT近日宣布了一次重要更新：提升了真實性和數學能力。

據了解，ChatGPT較上一代產品提升明顯，對話模式具備更好的交互體驗。但對比Google等搜索引擎，ChatGPT尚不具備替代搜索引擎的能力。ChatGPT的數據來自訓練數據庫，目前數據庫僅更新至2021年，可用信息有限，同時真實性也無法得到保障。

主要來自于大量的文本數據，包括新聞文章、社交媒體帖子、書籍等。這些文本數據可以幫助ChatGPT學習語言，從而更好地理解人類語言。此外，從商業模式來看，ChatGPT目前采用免費的模式。

根據OpenAI的CEO SamAltman披露，ChatGPT每次聊天成本約為幾美分，其中一部分來自Azure云服務，未來公司在持續優化成本的同時，會考慮通過收費獲利，預計的收費模式包括訂閱制、按條收費等。

文章綜合選股寶、第一財經、中國科技網