国产大模型大爆发，弥补算力缺口，还得看BAT
不久前还在公开**的马斯克，却被啪啪打脸了。有消息称，Twitter正在推进一个内部人工智能项目，马斯克不仅购买了1万个GPU，不仅为此购买了约1万个GPU，还从谷歌的人工智能部门DeepMind招募了人才。
国内AI大模型赛道更是热闹非凡，据民生证券根据***息不完全统计，目前国内至少已经有30多家大模型亮相，这其中即包括以百度、阿里、**、华为、字节等互联网大厂玩家，也涵盖了商汤、科大讯飞这样的科技独角兽，还出现了美团联合创始人王慧文、创新工场创始人李开复、搜狗创始人王小川等企业高管领衔的“AI大模型创业军团”。
不过，无论当前环境如何火爆，当前摆在所有AI大模型参与者面前一个现实的问题，如何跨越对 AI 算力资源的考验？
为什么算力是AI大模型成功关键
如今，算力已经成为数字时代的“水电煤”，渗透到了生产生活的每一个角落，你回家打开楼栋门的每一次人脸识别，回到家中对电器进行的每一次智能*控，出门导航的每一次方向指引，如此种种，都离不开算力在背后的支持。
IDC发布的《2022我国大模型发展***》显示，2021年我国人工智能软件市场规模为51亿美元，预计2026年将达到211亿美元；随着人工智能、区块链、物联网等新兴技术的发展，我国数据规模将从2021年的18.51ZB增长至2026年的56.16ZB，CAGR（年复合增长率）为24.9%，增速位居全球第一。
AI大模型的技术特点、实现方式以及场景应用能力与我国未来的发展前景息息相关。
拥有强大的算力是AI大模型成功的关键。有专家甚至认为，未来大模型的竞争将逐渐演化为算力的竞争。数据显示，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days（即假如每秒计算一千万亿次，需要计算3640天），需要7至8个投资规模30亿、算力500P的数据中心才能支撑运行。有声音认为，即便是部署1万块英伟达A100显卡，也要持续不间断运算10年才能达到这样的高度。
然而AI大模型高昂的训练成本和研发投入，让不少玩家“望而生畏“。华创资本合伙人熊伟铭曾表示：“10亿美元的启动资金，是参与竞赛的门票。”据国盛证券报告估算，GPT-3单次训练成本约为140万美元，大型语言模型则高至1200万美元。
因此由ChatGPT带来的算力恐慌也蔓延到了国内。
毕竟从电商到社交，从游戏到金融，从医疗到教育，互联网各行各业都需要算力。
以电商巨头阿里为例，每天数十亿的交易数据，单是搜索引擎就需要处理数百亿个商品数据，这还只是在搜索和推荐商品的场景。
AI大模型还看BAT
目前来看，国家层面、***和企业都在加大力度布局算力网络。当下，科技大厂BAT早已凭借自身在芯片领域的多年沉淀，开始投入到大模型研发中。
其中，百度以文心大模型+飞桨PaddlePaddle深度学习平台；**以混元大模型+太极机器学习平台；阿里以通义大模型+M6-OFA；华为以**大模型+ModelArts。
展开来看，百度在人工智能领域布局已有近10年时间，早在2019年，百度就已推出了文心大模型ERNIE 1.0，目前已经升级为ERNIE 3.0的模型，每天接受数十亿用户的搜索请求和其他百度移动生态App的训练，产业应用也较为广泛，例如电力、燃气、金融、航天等，构建了国内业界较大的产业大模型。
阿里更重技术，例如M6大模型基于阿里云、达摩院打造的硬件优势，可将大模型所需算力压缩到极致；另外其底层技术优势还有利于构建AI的统一底层。
**的做法也类似，日前**云正式发布了面向大模型训练的新一代高性能计算集群HCCPNV5，提供业界目前最高的3.2Tbps超高互联带宽。据了解新一代HCC集群的实测算力性能比前代提升了3倍。
去年4月，**首次对外披露混元大模型，协同**预训练研发力量，覆盖NLP大模型、 CV大模型、多模态大模型及众多行业/领域任务模型。同年10月，**完成首个万亿参数的混元NLP大模型训练。在同等数据集下，将训练时间由50天缩短到11天。如果基于新一代集群，训练时间将进一步缩短至4天。
华为方面虽然对**大模型的信息披露甚少，但在应用领域上面向B端客户无疑，以“推动人工智能开发从“作坊式”到“工业化”升级为目标，力求形成关键技术壁垒，为煤矿、水逆、电力、金融、农业、国家云创造产业价值。
看完这些大厂，只能说在大模型方面真的太卷了，虽然目前和国外相比差距依旧显而易见，但我们也要看到如果国内真有比ChatGPT更强的存在，或许我们讨论的话题就是会不会挤走就业，而不是和AI的差距了。
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