本文摘自飞象网，原文链接：http://www.cctime.com/html/2023-4-3/1647662.htm，侵删。
在席卷全球的AI热潮中，一个不容忽视的潜在阻力是算力的不足。算力是AI发展的基础设施，AI训练需要将数据集进行重复多轮处理，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。
据OpenAI测算，2012年开始，全球AI训练所用的计算量呈现指数增长，平均每3.43个月便会翻一倍，目前计算量已扩大30万倍，远超算力增长速度。随着百度、360、华为等公司纷纷入局AI领域，国内厂商对算力的需求将迎来井喷。
综合OpenAI的研究经验，以及中国企业大模型的研发进度等因素，广发证券分析师刘雪峰等对国内AI大模型的训练和推理阶段算力需求，以及相应的成本进行了测算。
首先，分析师根据GPT-3的数据测算了国内AI大模型训练和推理所需的AI服务器需求。
根据商汤招股说明书的数据，GPT-3的大模型的所需要训练355个GPU-年。在当前各家公司推出AI大模型意愿较强的背景下，我们认为科技公司用于训练AI大模型的时间为1个月，因此其需要训练AI大模型的AI加速卡的数量为4260个。
我们认为，AI大模型有望成为各科技厂商竞争的关键领域，因此假设国内有意愿开发AI大模型的公司有10个，则由于AI大模型训练而新增的AI加速卡需求空间为4.3万个，国内由于AI大模型训练而新增的AI服务器的需求空间约为5325台（本文均假设单台AI服务器搭载8个AI加速卡）。
根据英伟达官网的数据，A100针对于BERT类的AI大模型可实现每秒推理1757次，因此可假设单片A100用于AI大模型每秒生成1757个单词，与单次客户需要生成的内容数量相当。
截止2023年3月27日，百度“文心一言”已收到12万家企业申请测试。我们预计，国产“类ChatGPT”的访客量规模较为庞大。
2023年3月29日，在“2023数字安全与发展高峰论坛”上，三六零公司现场演示了360大语言模型在360浏览器上的应用。分析师认为，内容生成类应用已成为各科技厂商开发AI大模型积极探索的方向，因此假设国内未来开发并应用“类ChatGPT”AI大模型的数量为10个。针对不同情境分析师进行了以下假设：
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