作为史上用户增速最快的消费级应用，ChatGPT，自新年肇始至今，热度持续发酵，每天都有超2亿人次疯狂抛出各式各样的问题“调教”ChatGPT，“请代替产品经理写一篇年终总结”、“如何评价马云回国”、“请写出一段爬取网页内容的程序”……诸如此类问题，OpenAI开发的ChatGPT都能轻松给出“中肯”的回答，不久前推出的最新一代版本GPT-4，撕掉“Chat”的标签再次进化，不但比前代更“聪明”、更安全，还掌握了“读图技能”。
“百模大战”全面打响
ChatGPT这只蝴蝶扇动翅膀，掀起今年春天最强劲的AI大模型风暴。作为一个集高级会话、创作答题等多重能力于一身的新一代人工智能聊天机器人，ChatGPT强大的“超能力”背后，隐藏着的是以天量级数据为基础训练出的“巨无霸”通用大模型。
回溯ChatGPT的发展历程可知，OpenAI自GPT1.0开始，就将大型语言模型(LLM)视为通往通用人工智能(AGI)的必由之路，该模型使用“利用人类反馈强化学习（RLHF）”训练方式，通过人类提问机器回答、机器提问人类回答，并不断迭代，让模型逐渐具备对生成答案的评判能力，变得“越来越聪明”。
随着ChatGPT的应用热情被点燃，AI大模型技术应用在业界激起层层浪花。继百度“文心一言”聊天机器人产品发布后，包括阿里巴巴、360、华为、昆仑万维、商汤、腾讯、知乎等在内的各大厂商纷纷摩拳擦掌，相继布局加入AI大模型赛道。
AI大模型产品百花齐放的背后，算力场上的角力也悄然展开。在这场人工智能大模型从“可用”进化为“好用”的涅槃之旅中，不断经历着人力研发和应用计算成本高、模型算法从实验室场景到真实场景效果差距大等痛点考验。参战大模型竞赛，算法、算力、数据环环相扣，如何在AI计算上缩小GAP、实现技术突破、降本增效，成为一个求共解的命题，也是新一轮科技创新的焦点。
AI大模型，正在“榨干”算力？
大模型的实现依赖强大的计算资源支撑训练和推理过程,其中的“训练”表现为AI的学习过程，通过对大量数据的分析处理，形成至关重要的“模型”，“推理”则是AI的应用过程，利用模型对用户输入的数据进行分析，产生输出结果。
根据OpenAI报告，训练一次1746亿参数的GPT-3模型需要的算力约3640PFlop/s-day，即假如每秒计算一千万亿次，也需要计算3640天，对应训练成本超过1200万美元，而历经GPT-1、GPT-2、GPT-3三次迭代的GPT-3.5模型，参数量从1.17亿增至1750亿，预训练数据量从5GB增至45TB（数据相当于整个维基百科英文版的160倍），中泰证券研报据此分析认为，ChatGPT类生成式AI应用的迭代优化主要源自模型的不断增大以及由此引爆的算力激增。
在这场大模型引发的技术军备竞赛中，“算力幕后兵”被推至台前，成为行业炙手可热的焦点。伴随着人工智能技术的加速变革，大模型的训练和推断需求不断跃升，要想实现AI模型的“智力”进阶，并从技术理论到大规模场景加速落地，真正走入“寻常百姓家”，需要更为强大的运算能力和更加丰富的算力资源，而传统的CPU架构已难以满足AI算法对算力的多元需求。
算力，作为人工智能的“发动机”，是AI大模型得以实现的基础，而AI领域的算法进步同时反哺GPU算力提升成为可能。算力的升级与加持，为纷繁多元的AI大模型场景应用按下加速键。
未来已来，ChatGPT开启通用AI新时代
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