ChatGPT带火AI芯片英伟达：都来找我们调货需求特别大-木庄网络博客

本文摘自飞象网，原文链接：http://www.cctime.com/html/2023-2-14/1642814.htm，侵删。

“我这几天，电话都快打爆了。”聊起最近火爆出圈的ChatGPT，英伟达中国区一位高管用略带抱怨但难掩高兴的语气向《科创板日报》记者说道，其中逻辑在于，为ChatGPT供应算力的核心基建――AI 芯片，成为各厂商们投资的关键，“这几天好多公司，包括云从科技(33.850, 1.05, 3.20%)，都来找我安排调货，根本就调不过来，需求特别大。”

ChatGPT等AI应用需要基于大量模型训练，它能如此睿智基于对天量数据的“吃透”，背后是强大算力的支撑，以GPT-3模型为例，其存储知识的能力来源于1750亿参数，训练所需的算力高达3650PFLOPS-day。

中信建投(26.770, 0.05, 0.19%)研报的数据显示，此前用于AI训练的算力增长符合摩尔定律，大约每20个月翻一番；深度学习的出现加速了性能的扩展，用于AI训练的算力大约每6个月翻一番；而目前大规模模型出现，其训练算力是原来的10到100倍。

这也难怪OpenAI在大炼GPT-3之前，让微软花10亿美元给自己独家定制了一台当时全世界排名前五的超级计算机。ChatGPT在2月7日宣布由于满负荷运行而暂停服务，主要原因是网络等资源的限制，且此前ChatGPT也出现多次宕机，这体现了AI应用对算力的旺盛需求。

ChatGPT主要涉及AI自然语言处理相关技术，底层算力芯片以高性能GPU为主。国内一名人工智能公司高管告诉《科创板日报》记者，该类芯片中英伟达占据主要市场，英伟达的芯片为大模型训练做了很多优化，“很好用”，它才是这次ChatGPT热潮的最大赢家。

从芯片技术角度来看，鲲云科技创始人兼CEO牛昕宇告诉《科创板日报》记者，英伟达的CUDA架构最初用于游戏GPU，相比于CPU更适用于大规模并行计算，基于其CUDA生态，积累了完善的开发者生态。这一轮人工智能产业发展的初期，市面上没有专门的AI加速芯片和硬件产品，开发者发现其产品可以应用于AI的训练和推理过程，就多采用其产品。

另外，英伟达的产品在通用性和算力密度方面有优势，而且因为算法模型巨大，对系统级的多芯片互联合作，高带宽的网络贮存要求以指数级的增长，英伟达对此早有布局，以收购和研发整合的手段，已形成完整成熟的解决方案。

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