AI“百模大战”，英伟达稳坐***
过去半年，生成式 AI 让很多人为之激动，也让很多人忧虑。一些插画师的工作已经直接受到了 Midjourney、Stable Diffusion 等 AI 的冲击，ChatGPT、Notion AI 也让大量程序员和文字工作者感到了莫大的压力。
但恐慌没有必要。一方面面临失业风险的不只是包括笔者在内的内容创作者，生成式 AI 也进入了药物研发的流程，接下来还会有更多行业将不可避免引入，反正可能失业的远不止你我，甚至不少公司也焦虑于如何免于被淘汰。
另一方面以太平洋两岸的中美两国为核心，巨头们都在蜂拥进入 AI 大模型的战场，很多媒体称其为「百模大战」。还有不少科技公司高管也与其他创业者一样跳入 AI 创业的浪潮，比如谷歌 AR/VR 负责人 Clay Bavor、阿里副总裁贾扬清、英特尔首席架构师 Raja Koduri。
就像是一百多年前的淘金热。
淘金热，图/Ballou’s Pictorial Drawing-Room Companion (1856) 期刊
1849 年，美国加州发现金矿的消息传开后，淘金热开始了。数十万人涌入这片新土地，他们有的来自美国其他地方，有的来自欧洲，还有来到美国的第一代华人**，他们刚开始把这个地方称为「金山」，而后又改称「旧金山」，以对比在澳大利亚墨尔本发现的「新金山」。
但在那场淘金热中，绝大部分赶来的淘金者并没有积累到过多的财富，反而是大量卖裤子、卖铲子、卖水的商人赚得盆满锅满。基于这段历史，后来的人习惯将产业链上游的公司比作「卖铲人」，而不管下游公司的乱战有多激烈，一些上游公司总能是赢家，比如英伟达。
甚至于，一百多年后生成式 AI 浪潮正在澎湃的此刻，英伟达的「铲子」已经卖到不够卖了。
英伟达的GPU，云服务器厂商也没货了
上周，3D 游戏先驱、前 Oculus CTO 约翰·卡马克（John Carmack）在推特上感叹：一张英伟达的 H100 GPU 在 eBay 上已经卖到了超过 4 万美元。
图/eBay
由于擅长大规模并发计算，从谷歌大脑开始，GPU 被广泛应用于深度神经网络的训练和推理等场景，全面替代了 CPU。根据 OpenAI 的研究报告显示，自 2012 年起，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。
仅以 ChatGPT 为例，在推出前训练阶段消耗的总算力就达到 3640 PF-days（即 1 PetaFLOP/s 效率跑 3640 天），成本也达到了单次 500 万美元。
同时在过去几个月，越来越多的公司加入到 AI 大模型和生成式 AI 的竞争，仅国内已经发布或预告发布的公司就达到了十家之多：百度、阿里、**、字节、华为、知乎、商汤、360、讯飞、昆仑万维，此外还有美团联合创始人王慧文领衔的光年之外、前搜狗 CEO 王小川的百川智能等创业公司。
可想而知，在此期间 AI 训练和推理的算力需求持续狂飙，雪花般的订单涌向各大云计算平台。但云计算平台是真的赚钱都赚不过来。据 The Information 报道，近期包括亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌 GCP 和甲骨文在内的主要云计算平台都在**客户对云服务器的使用，一些客户称租用硬件的等待时间已经长达数月。
无独有偶，21 世纪经济报道也表示，国内主流公有云计算平台也都出现了云端 GPU 算力供不应求的情况，包括阿里云、**云和京东云，提供英伟达 A100 GPU 的云产品在多个区域都已售罄，或是仅少量可选。
图/英伟达
GPU 的大规模短缺，一方面当然离不开需求的激增。作为最近一个宣布进入 AI 大模型战争的巨头，亚马逊也在第一时间就购买了数万张英伟达 H100 GPU。稍早几天，媒体报道马斯克购买了约一万张高性能 GPU。此外，由于美国政府对 A100、H100 等英伟达高算力 GPU 的禁令，国内公司在禁令生效前一直在向云服务器厂商购买包含英伟达 GPU 的云产品，也在加剧高端 GPU 的缺货状况。
但另一方面，包括 OpenAI 在内，谁也没有预想到 ChatGPT 今天的影响规模和发展速度，以及随后引发的各方反应。再加之去年下半年，受大环境疲软影响，全球企业都在强调降本增效，主要云厂商也削减了采购力度，就连这场「百模大战」最大的赢家——英伟达也没有准备好足够多的计算卡：
否则台积电的产能利用率也不会降至 80%。
大模型或许会输，但总有一些公司肯定赢
4 月 11 日，科大讯飞对外表示，公司将于 5 月 6 日举办大模型的产品发布会。
又一个大模型。今年以来，国内多家厂商发布了自己的大模型，从互联网巨头百度、阿里到商汤、360 和昆仑万维，AI 大模型的准入门槛似乎已经被我国公司拉到了新低。在产品推出并**使用之前，我们很难知道这些大模型的实际表现。
但不同于 ChatGPT 这类 AI 应用，AI 大模型的未来大概率不会走向「百花齐放」。不管是巨额的持续投入，还是考虑到生态的群聚效应，大模型可能都会走向比大部分互联网领域更强的「赢者通吃」。换句话说，这场「百模大战」中的幸存者只会很少，绝大部分大模型只会被残忍地淘汰。
然而，不管谁家的大模型能够活下来并获得成功，在「百模大战」背后提供「军备」的供应商，总是赢家，尤其是现阶段无可替代的英伟达。
图/ Wikimedia Commons
根据 New Street Research 报告显示，全世界用于进行深度神经网络学习的 GPU 中，95%都是英伟达的 GPU。其中英伟达 A100 是当前最主流的高性能 GPU，ChatGPT 的训练和推理，最早就是基于大量的 A100 GPU，后来更新为英伟达去年刚发布的 H100 GPU。
包括谷歌、特斯拉和 Facebook 等领先的 AI 公司也都采用了大量英伟达 GPU，用于 AI 的训练和推理。在国内也有大量公司依赖于英伟达的高端 GPU，包括阿里、**、百度等云厂商和浪潮、联想、新华三等服务器厂商。
就在上周，**云正式发布面向大模型训练的新一代 HCC 高性能计算集群，该集群搭载了英伟达 H800 GPU，后者是英伟达为应对美国禁令为国内开发的 H100 **版。
台积电，图/Flickr
而除了英伟达和云服务器厂商，得益于这场盛况空前的「百模大战」对 GPU 的旺盛需求，台积电先进制程的产能利用率也能重新拉升，尤其是英伟达 A100 采用的 7nm 以及 H100 采用的 4nm 制程工艺。
事实上，近期业内消息就传出，台积电来自苹果和联发科等主要客户的订单仍在减少，英伟达 A100 和 H100 的代工订单还在持续增加。
不过，台积电生产交付的周期大概在两到三个月，这意味着 A100 和 H100 的缺货在短时间内可能还无法缓解。但最关键的问题还是，AI 的进化速度之快，两三个月的时间足以产生明显的差距，一些大模型公司，甚至可能因为缺少高性能的 GPU 而失去竞争的资格。
英伟达的挑战者不会消失
前段时间举办的英伟达 GTC 开发者大会上，英伟达 CEO 黄仁勋在总时长 1 小时 20 分钟的主题演讲中，前 1 个小时几乎都在讲 AI。偏心是肯定，但也足够合情合理。
黄仁勋，图/英伟达
从长远来看，未来大模型的研发和部署是必然趋势，每个大模型训练和部署的背后，都需要成千上万个 GPU 芯片支持。英伟达也很难完全垄断这块庞大的市场，不仅因为及时供货的能力，还在于其他 AI 公司不会乐见于英伟达 GPU 一家独大，这也给其他公司留下了空间和时间。
本月早些时候，谷歌研究人员在一篇**中公布了用于训练 AI 模型的超级计算机的技术细节，包括如何将 4000 多个自研的*** TPU 芯片连接成一台超级计算机，通过协同来训练模型。谷歌宣称，该**比基于英伟达 GPU 的超算**速度快了 1.7 倍，能效高了 1.9 倍。
此外，过去几年国产 GPU 均取得了一定的突破，尽管距离英伟达等头部厂商还有很大的差距。但在美国禁令和缺货的背景下，国产 GPU 仍然有机会谋求成为国内 AI 市场的 Plan B，慢慢壮大之后再寻求进一步的发展，包括挑战英伟达的霸权。
正如投资机构 a16z 早前评价 ChatGPT 时所说，「基础设施服务商可能才是最大赢家，获得最多的财富。」尽管大众的目光大都放在各家的大模型上，但在战争的「幕后」，还会有好戏持续上演。
题图由 DALL·E 生成
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