CHA:ChatGPT背后的算力博弈 中国企业亟待打破美国桎梏

华西证券预测，全球AI软件市场规模将在2025年达到1260亿美元，2021年到2025年复合增长率为41.02%。

ChatGPT繁荣的背后，是堪称天文数字的算力支持。

据测算，AI训练服务器方面，单个大语言模型训练驱动AI训练服务器需求约2亿美元；AI推理服务器方面，如ChatGPT在初期便可带动推理服务器需求约45亿美元。

一时间，ChatGPT们层出不穷，而它们背后的AI服务器赛道也开始随之水涨船高。

算力作为大模型的核心引擎，它的计算公式很简单：有多少枚GPU芯片就能产生多大的算力，高端GPU芯片的数量，能直接影响算力的大小。

ChatGPT所需要的算力并不是固定的，反而是逐次递增。ChatGPT越聪明，背后的代价是所需算力越来越多。

据媒体推测，GPT-3训练成本预计在500万美元/次，GPT-3模型需花费训练成本约140万美元，Google的PaLM模型需花费训练成本约1120万美元。

Web3游戏初创公司Arena of Faith完成175万美元种子轮融资，Chain Hill Capital领投:5月22日消息，Web3 MOBA 类竞技游戏 Arena of Faith 近日公布已完成由 Chain Hill Capital 领投、Initiate Capital 跟投的 175 万美元种子轮融资。Arena of Faith 专注于服务 MOBA 电竞生态和建设去中心化的赛事体系。Chain Hill Capital 对此表示，我们相信 Arena of faith 对 MOBA 赛道以及 Web3 都有深刻的认知，他们有望结合 Web3 商业模式及去中心化精神在 MOBA 赛道中实现突破。[2023/5/22 15:18:23]

据微软高管透露，为ChatGPT提供算力支持的AI超级计算机，是微软在2019年投资10亿美元建造的一台大型顶尖超级计算机，配备了数万个英伟达A100 GPU，还配备了60多个数据中心总共部署了几十万个英伟达GPU辅助。

BitKeep“借Gas费兑换服务”新增支持Fantom、AVAX-C、Heco和OKX Chain:8月16日消息，Web3多链钱包BitKeep“借Gas费兑换服务”新增支持Fantom、AVAX-C、Heco和OKX Chain，此前已支持Tron、BNB Chain和Polygon。[2022/8/16 12:29:03]

为了满足与日俱增的ChatGPT算力需求，微软宣布将推出基于英伟达最新旗舰芯片H100 GPU和英伟达Quantum-2 InfiniBand网络互连技术，推出Azure可大规模扩展的AI虚拟机系列，以显著加速AI模型的开发。

看上去，ChatGPT的背后就是满篇的英伟达、英伟达和英伟达。

实际上，英伟达作为硬件霸主，不仅在消费级市场占据大部分市场，也是AI服务器芯片领域的头号选择。

物以稀为贵，目前英伟达的旗舰芯片H100，在一周时间涨价近7万元人民币，售价普遍高达30万元左右；次旗舰A100芯片在短短三个月多时间里，从6万元一路涨至9万元，涨幅超过50%。

JGN联合球星Michael Carter-Williams为战乱国捐赠援助金:4月21日消息，官方公告，Juggernaut (JGN)联合著名NBA球星Michael Carter-Williams为战乱国家捐赠价值 5 万美金JGN，表示人道主义的关怀和敬意。共同推进即将上线的全新生态DeFi for Good 慈善平台。

当前JGN已经获得高盛集团（CA）、AVAX亚洲基金（AVATAR）、币安 “种子基金”、软银集团（UK）、LD Capital等多家机构战略投资。[2022/4/22 14:40:26]

不仅涨价买不到，甚至美国还禁止英伟达卖芯片。在去年8月，美国政府发布出口管制政策，禁止英伟达将A100、H100两款芯片售往中国。

为了不丢掉中国市场，又符合美国出口管制，英伟达随后推出性能阉割版A800、H800芯片。但这两款芯片同样被供不应求的市场一抢而空，价格也随之水涨船高。

韩国SK集团推出企业区块链平台Chainjet for Ethereum:韩国第三大企业集团SK集团宣布已推出企业区块链平台“ Chainjet for Ethereum”。公司方面介绍，企业可利用该平台规划区块链基础服务，包括开发、运营的平台配置及功能搭载，4个月即可开放相关服务。（韩联社）[2020/6/24]

以百度阿里腾讯为首，国内大部分互联网公司都已经宣布进军大模型。市场统计，从ChatGPT之后，中国年内即将推出的大模型数量已超10个。

如果想要达到ChatGPT的水准，至少需要3000枚A100芯片，以9万/枚的价格来算就是2.7亿人民币才能完成一个大模型部署；10个大模型就需要3万枚A100芯片，27亿人民币。

加上后期训练成本，所需要的芯片更是天文数字。但按照目前英伟达的交货时间来看，想要买到足够的芯片，可不是一件容易的事情。

行情 | 统计机构Onchainfx：大量数字货币项目活跃用户低的惊人:根据bitcoinnews消息，根据统计机构Onchainfx 统计，大量的数字货币项目的活跃用户数量都少的惊人。比特币排在第一位拥有667,000个活跃地址而排名第二的是近日大幅下跌的以太坊拥有293,000个活跃用户，近日大涨的狗狗币也以64,000个活跃地址，排名第五。而在统计的107个数字货币中活跃用户数量超过1,000的仅仅有20个，但市场上却有105个加密公司的市值超过1000万美元，这一数值有着极大的差异。Onchainfx认为长期来看，缺少活跃用户会让市场大幅收缩。[2018/9/10]

恍惚间，矿卡时代又再次来临。

在前些年虚拟货币火热的时候，作为挖矿必备的显卡提供商，英伟达几年时间大赚特赚了48亿美元。如今又靠着ChatGPT活出第二世，让历史再次重演。

面对市场需求激增，借AI浪潮翻身的英伟达很鸡贼的推出算力租赁服务。

3月21日，2023年GTC大会上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋推出NVIDIA DGX Cloud，可以为企业提供训练生成式AI高级模型所需的基础设施和软件。DGX Cloud每个实例配有8个H100或A100 80GB GPU，企业可以云租赁的形式按月租用DGX Cloud集群，价格为每实例3.7万美元/月起。

英伟达真的没有替代品吗？为什么企业宁愿选择租赁，也不选择其他GPU芯片商？

IDC数据显示，国内GPU服务器在2021年占国内服务器市场规模的比例超过88.4%，使用英伟达的产品占比超80%。

AI大模型所需要的芯片在处理信息的精细度和算力速度要求更高，在超算领域，双精度浮点计算能力FP64是进行高算力计算的硬性指标。而英伟达的H100、A100是目前唯一具备这些能力的芯片。

美国卡脖子的并不只有英伟达芯片的售卖，从技术、设备、材料都限制中国企业的研发。但在美国的重重限制下，中国企业仍然顶着压力跑出几匹黑马。

根据IDC最新发布的《中国加速计算市场（2021年下半年）跟踪报告》，2021年全年中国AI服务器市场规模达350.3亿元，同比增长68.6%。

在企业级GPU芯片领域，中国厂商壁仞科技在2022年推出BR100芯片、天数智芯推出了智铠100芯片、寒武纪推出了思元270芯片。

其中壁仞科技称，BR100拥有全球最高算力，峰值算力达到了市场在售旗舰产品的三倍以上，16位浮点算力达到1000T以上、8位定点算力达到2000T以上，单芯片峰值算力达到PFLOPS级别。

虽然数据良好，但缺少至关重要的处理FP64的能力，依然无法完全取代英伟达H100、A100俩兄弟。

并且，英伟达使用的CUDA平台早已成为应用最为广泛的AI开发生态系统，只支持英伟达的Tesla架构GPU，在现阶段根本无法用国产芯片取代。

虽然中国芯片厂商正在对GPU芯片领域奋起直追，但技术差距和美国卡脖子仍是关键性问题，还需要一段时间的努力。

借着大模型东风一路上扬的不止AI服务器和GPU芯片，还有储存器市场。

ChatGPT的运行条件包括训练数据、模型算法和高算力，其中高算力的底层基础设施是完成对海量数据、训练的基础。

最显而易见的特点就是ChatGPT经历数次迭代之后，参数量从1.17亿增加到1750亿，近乎两千倍的增长，也给计算存储带来极大的挑战。

AI新时代开启，预计全球数据生成、储存、处理量将呈等比级数增长，存储器将显著受益。而计算存储是ChatGPT的重要基石，随着阿里、百度等科技巨头类ChatGPT项目入局，整体计算存储市场需求将进一步快速提升。

随着AIGC持续火热，北京、上海、广州等数字经济发达地区也出台了政策推进智算中心建设。比如，北京市提出新建一批计算型数据中心和人工智能算力中心，到2023年，培育成为人工智能算力枢纽；上海市提出布局建设一批具有高性能、高吞吐的人工智能算力中心，推动公共算力服务平台建设等。

而各行各业都将面临着ChatGPT的洗礼，在迎新一轮人工智能的浪潮下，和AI相关的行业将会迎来广阔的市场空间。

而中国企业也势必会冲破美国掣肘，打破不公平的桎梏。

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