编者按：1956年，人工智能（AI，Artificial Intelligence）的概念首次提出，迄今已逾六十载。60年来，AI历经了从爆发到寒冬、再到野蛮生长的历程，伴随着人机交互、机器学习等技术的提升，AI成为了技术时代的新趋势。

2022年，AI行业再度迎来新的节点，人工智能生成内容（AIGC，AI Generated Content）后来居上，以超出人们预期的速度成为科技革命历史上的重大事件。无论是“AI画师”DALL-E2，还是“万能陪聊”对话机器人ChatGPT，生成式AI正在迅速催生全新的科技革命系统、格局与生态。

时针转至2023年，由AIGC引发的热度不减反增，而全新的智能创作时代在带来深刻生产力变革的同时，也将进而改变人类的思想演进模式。就此，21世纪经济报道数字经济课题组策划了“逐浪AIGC”系列报道，多维解读AIGC带来的技术可能和商业图景。

21世纪经济报道记者骆轶琪 广州报道

“我们正处于AI的‘iPhone时刻’。”78分钟的GTC演讲过程中，NVIDIA（英伟达）创始人兼首席执行官黄仁勋提了三次这一观点。

正当一些行业人士感慨跑一次GPT4训练需要庞大的资金成本支持时，英伟达自己来炸场了。面向迄今历史上用户数量增长最快的应用ChatGPT，英伟达发布了包括硬件迭代和云服务一系列组合，核心目的之一，就是加速运算速度、极大降低成本。

（ChatGPT是迄今历史上用户数量增长最快的应用，图源：英伟达发布会现场展示）

黄仁勋表示，类似ChatGPT大型语言模型（LLM）的部署是一个重要的全新推理工作负载，为了支持这类模型推理，英伟达发布一款新GPU，是带有双GPU NVLink的H100 NVL。同时基于NVIDIA Hopper架构的H100配有一个Transformer引擎，是为处理驱动ChatGPT的类似模型，相比用于GPT3处理的HGX A100来看，配备四对H100和双GPU NVLink的标准服务器速度最高可达10倍。“H100可以将大型语言模型的处理成本降低一个数量级。”他续称。

为什么在AI变革进程中GPU尤为重要？这是源于AI大模型在训练时，对基础设施的要求是大规模并行计算，这也是GPU相比于其他类型计算芯片如CPU（串行运算为主）等的显著优势。当然计算的同时也需相应配套高速数据存储、光模块、通信等一系列能力。

其中对英伟达的诉求最为旺盛。今年2月份发布最新业绩时，黄仁勋就曾表示：“AI正处于一个拐点，从初创企业到大型企业，我们看到生成式AI的多功能性和能力让全球企业感受到开发和部署AI战略的急迫性。”这也成为彼时业绩交流中的核心关键词。

在3月21日深夜的演讲中，他再次提到这一点，并且指出，“生成式AI是一种新型计算机，一种我们可以用人类语言进行编程的计算机，与PC、互联网、移动设备和云类似，每个人都可以命令计算机来解决问题，现在每个人都可以是程序员。”

（黄仁勋认为生成式AI是一种新型计算机，图源：英伟达发布现场）

在英伟达和一众合作伙伴的推动下，关于前两天还在火热探讨的“GPT会取代哪些职业”这个话题，似乎也并不那么让人困扰了。

算力账单

先看看这次炸场之前，用英伟达GPU产品部署一次GPT训练需要的实力。

CINNO Research半导体事业部总经理Elvis Hsu对21世纪经济报道记者分析，2023年是ChatGPT元年，构成人工智能的三大要素包括：数据、算法、算力，其中尤以芯片的算力是最重要一环。由于模型训练参数量的使用与算力成正相关，ChatGPT持续升级进程中，其参数使用量增长幅度不可谓不大，投入资金自然水涨船高。每一次模型训练所需的资金从数百万到千万美金不等，随着硬件和云计算服务的价格不断变化。

（GPT3论文概要，其参数使用量为1750亿，图源：Open AI官网公布）

“英伟达GPU A100每片约1万美金，除了投入的人力成本、网络宽带成本和数据储存之外，最重要的就负责算力的芯片成本支出，如何降低成本与功耗便成为未来发展AI芯片的重要课题。”他总结道。

之所以现阶段较难以准确预估训练背后的整体成本，是因为OpenAI在最新关于GPT4的论文中，明确提到出于竞争和安全等因素考虑，相关模型具体信息选择并不公开。由此业内目前对于GPT4背后的具体训练参数量并没有十分统一的测算结果，有认为是万亿级别，也有认为是百万亿级别。

（GPT4论文中并未公布训练量和模型架构等信息，图源：Open AI官网公布）

当然其中核心的成本考虑避不开GPU。IDC亚太区研究总监郭俊丽也对记者指出，算力是AI模型的能源，将最直接受益于人工智能的普及，也成为GPT4最重头的成本投入。同时，想要训练类似ChatGPT的大模型，除了芯片投入，还包括服务器、通信等基础设施。

考虑到不同时期英伟达GPU相关芯片产品的价格有所波动，背后所需的软件能力配置也有不同，造成其具体算力账本一般是一个大概的构想。

郭俊丽进一步指出，基于参数数量和token数量估算，GPT-3训练一次的成本约为140万美元；对于一些更大的LLM模型，比如拥有2800亿参数的Gopher和拥有5400亿参数的PaLM，采用同样的公式可得出，训练成本介于200万-1200万美元之间。

“以GPT-3.5为模型的ChatGPT模型，都要460万-500万美元。据OpenAI测算，自2012年以来，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。以此来推测，GPT4的运行成本将大幅高于GPT3.5。对于想要切入该赛道的企业来说，资金成本将会是一个门槛。”她得出结论。

TrendForce集邦咨询分析师曾伯楷综合对记者分析，从GhatGPT开发历程看，其在发展初期约采用1万颗NVIDIA A100 GPU（以下简称“A100”），经扩充升级后，运算资源估计已等同2万颗A100 GPU。目前ChatGPT并未实时更新文本数据，所有信息只涵盖至2021年，GPT4也是如此，一旦ChatGPT开始更新数据、为用户提供更长篇幅的生成内容，且用户数持续成长至1.5亿户以上，则运算资源可能得再扩充1倍，届时或许要增加1.5-2万颗A100 GPU才能满足算力需求。

“在此基础上推估，大约到2025年，每一款类似ChatGPT的超大型AI聊天机器人算力需求，约等同2.5-4万颗A100 GPU；若以每张A100 GPU显卡价值2万美元估算，总体GPU建置成本将落在5-8亿美元。”他补充道，叠加考虑到GPT4相比前代升级为多模态(multimodal)模型，能分析文字输入、也能进行图片解读，估计超大型AI聊天机器人的整体运算资源可能须再扩张5%左右。

从这个角度看，若是从无到有打造、训练类似GPT4的超大型AI聊天机器人，并且能够向全球用户提供流畅的生成内容服务，其构建成本必然比ChatGPT 3.5高出一倍。“至于日后成本是否呈现倍数成长，仍取决于三方面：一是大型语言模型的发展趋势，二是全球AI聊天机器人应用的使用情况，三是硬件资源分配优化方案的进展。”曾伯楷续称。

在当前半导体行业仍没有完全走出周期低点的过程中，AIGC对算力的需求无疑对英伟达的业绩带来较大支撑，但是对于其他芯片类型来说可能影响不会那么显著。

Elvis对记者指出，由于在执行计算期间需要大容量、高速的存储支持，预计高阶的内存芯片需求将会扩大，短期对于低迷的市场助长有限，是因为普及度不够，但有利于长期高性能高带宽内存HBM及高容量服务器DRAM存储器市场的增长，这对于训练成本的下降稍有助益。

计算生态

基于前面的计算和判断，行业一种观点认为，当前要部署相关AI大模型需要较大的资金实力和能力魄力。由此引发进一步思考：难道AI大模型就只能以如此高成本运行，一般企业根本无力应对吗？

这在3月21日的发布中黄仁勋已经给出了答案：GPU本身已经在快速通过硬件产品和软件生态服务等综合方式，帮助更多AI大模型成长。

GTC期间，英伟达在硬件方面针对大型语言模型发布了新款GPU——带有双GPU NVLink的H100 NVL，配套Transformer引擎，相比前代用于处理GPT3的HGX A100相比，配置四对H100和双GPU NVLink标准服务器的速度最高可达10倍，由此将大型语言模型的处理成本降低一个数量级。

（新版本GPU产品将令AI大模型处理成本降低一个数量级，图源：英伟达发布现场）

同步发布的还有Grace Hopper超级芯片，黄仁勋指出这是处理超大型数据集的理想选择，比如可以用于推荐系统的AI数据库和大型语言模型。据介绍，通过900GB/s高速芯片对芯片的接口，英伟达Grace Hopper超级芯片可以连接Grace CPU和Hopper GPU。

为了加速生成式AI的工作，在软件方面英伟达还发布了AI Foundations云服务系列，为需要构建、完善、运行自定义大型语言模型和生成式AI的客户提供服务。

倘若换个角度，在目前全球GPU霸主英伟达之外，是否还能找到其他选择，用以探索更低成本，或者其他计算能力构成的基础设施模型？比如CPU+FPGA/ASIC，亦或是正在冉冉升起的技术路线Chiplet芯粒？

对此Elvis对记者分析，从技术架构来看，AI芯片一般可以分为GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片四大类。GPU的关键性能是矩形并行计算，无论性能还是内存带宽均远大于同代的CPU，因此很适合人工智能发展。CPU因算力有限，但若能搭配开发周期短且灵活运用度高的FPGA，或是小型化、低功耗及高性能的ASIC，甚至是芯粒Chiplet的低成本优势，也不失为良策。

曾伯楷则指出，AI模型训练当前仍多以GPU为主，是因AI芯片功能各异、取向不同。比如GPU专为同时处理多重任务而设计，诸如处理图形、图像相关运算工作。由于该芯片采用统一渲染架构，能在算法尚未定型的领域中使用，故通用性程度较高、商业化较成熟。

相比之下，FPGA、ASIC虽然各有优缺点，但其历史积累不够。“即便CPU加FPGA或ASIC的单颗成本存在低于GPU的可能，但考虑芯片开发时间、通用性程度、算法成熟度等因素，仍以GPU为主流采用芯片。”他分析道。

这里需要补充的是，英伟达之所以能够制霸GPU领域多年，除了其很早就选择了这一路线外，也由此搭建了十分丰富的CUDA生态，这是GPU领域后来者尤为缺失的一项竞争力。

（黄仁勋称英伟达构建了加速计算的良性循环，图源：英伟达发布现场）

大模型未来

一方面底层基础设施随着软硬件持续迭代升级，匹配应用场景增加，成本已经快速下降；另一方面随着微软发布Microsoft 365 Copilot，应用到了GPT4的能力这一举动，则体现出应用端对于大模型的思考。

正式推出市场几个月至今，GPT本身就在演绎着关于商业化的探索以及实战训练的迭代。作为一项尤为强悍的智能工具，距离“我们都可以是程序员”这件事，还有多远？

郭俊丽对记者分析，相比ChatGPT之前版本，GPT4具备四大优点：更可靠、更有创造力，可以理解并处理指令的微妙之处；具备更高智能，在学术和专业考试中表现接近人类最好水平；接受图文类模特输入，可将应用范围拓展至机器人、智能驾驶等领域；利用模型调试、工程补丁、众包测评等方式减少谬误性显示，解决体验痛点。

综合这些都显示出AI大模型未来将对各种行业带来的模式重塑。本质上从训练成本到应用成本的双双下滑，将有望更快让我们真正拥抱AI大时代，包括其将进一步对工业、医疗等各行各业的提升。

GPT本身正在积极向外拥抱。2月，OpenAI 推出ChatGPT的付费订阅版ChatGPT Plus，提供比免费版更快速的服务以及新功能优先试用权，月费20美元。

3月初，官方再度宣布开放API应用程序接口，允许第三方开发者通过API将ChatGPT集成至他们的应用程序和服务中。按照每一千个Tokens/0.002美元收费，相比此前的GPT3，费用下降90%。

IDC中国研究总监卢言霞对21世纪经济报道记者分析，“个人认为，降低定价才能提高该产品的用量，如此也能让算法模型快速迭代。用量起来反哺模型，该产品的准确度会越来越高。”

她进一步指出，一般来说，AI大模型的变现有3种路线：卖算力，大模型用户自己训练自己部署；卖模型与算力高度结合，软硬一体优化方案；模型即服务，就是开放API。

“目前来看Open AI采用该两种模式面向的对象不同。Plus订阅可能倾向于面向个人，后续开放API则是面向企业级客户。由于面向的对象不一样，就谈不上对比哪种方式更容易变现。”她续称。

随着核心且高昂的算力基础设施已经在积极提速降本、拥抱各行各业伙伴，我们距离黄仁勋提出的畅想似乎又接近了一些。

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