史上增长最快的APP!火爆的AIGC有望掀起新一轮产业革命 巨大的算力需求待爆发
近日OpenAI发布了诞生于GPT-3基础上的聊天机器人CHATGPT,短短几天引爆网络,用户数突破100万。ChatGPT根据强化学习的奖励模型调整迭代为用户生成建议,应用场景丰富,可以参加考试、写诗、修bug,“智商”很高。
不少商业大佬纷纷公开表示看好ChatGPT的发展前景。特斯拉创始人马斯克在推特上感叹“很多人和ChatGPT聊的废寝忘食”;比尔盖茨称,“这让我能一窥未来,整个平台的方法和创新速度都令我印象深刻”。也有谷歌等互联网巨头感受到了这项新技术的威力。
2022年11月,推出仅3个月的ChatGPT,为何能引起全球关注?
据《纽约时报》报道,去年底,由于ChatGPT在全球爆红,谷歌CEO Sundar Pichai在公司内部发布了“红色警报”(Code Red)。Pichai要求多个团队集中精力,解决ChatGPT对本公司的搜索引擎业务构成的威胁。
大佬们的站台,让ChatGPT概念在兔年刮起了一阵旋风。兔年大A开市第二天,ChatGPT多只概念股股价走高,收获涨停板。近几个交易日,同花顺ChatGPT概念一路走高。云从科技短短5个交易日大涨近70%。
史上增长最快的APP
近段时间ChatGPT在全球范围内的火爆程度可以说毋庸置疑。其去年年底的亮相就已堪称惊艳,而在微软百亿美元投资其开发商OpenAI后更是牢牢吸引了人们的眼球。
ChatGPT是一种文本生成人工智能,可以对话、写文章、写诗歌、编代码等,ChatGPT于2022年11月推出,至今已经在全球引发轰动。
瑞银报告显示,ChatGPT可能是历史上增长最快的应用程序,仅在两个多月就有1亿多活跃用户,而TikTok达到1亿用户花了9个月的时间。
而作为早就深耕AI领域的元老和先驱,谷歌已经无法再忽视后来者的威胁。当地时间周四,谷歌CEO桑达尔-皮查伊(Sundar Pichai)表示,公司将很快为其核心的搜索引擎业务添加先进人工智能。
根据OpenAI介绍,ChatGPT付费用户即使在高峰时段也可以进行访问,且有更快的响应时间,还可以优先访问新功能。
ChatGPT Plus目前仅针对于美国用户,未来会拓展至更多国家。
不过,该工具仍将对公众免费开放。
虽然它在用户中获得了吸引力,但也引发了一些担忧,包括不准确性、可能延续偏见和传播错误信息,以及帮助学生作弊的能力。
ChatGPT为何火爆?——解决了人工智能模型的一些核心技术痛点!
ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本,根据输入的问题自动生成答案。还具有编写和调试研报的数据也显示,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。
以GPT-3为例,该模型有着多达1750亿的参数,训练所需的算力高达3650PFLOPS-day。按照Lambda的测算,以V100理想状态下28 TFLOPS的算力和最低3年起云计算的成本,完成训练GPT-3需要花费460万美元,而下一代GPT-4的参数将更多。
国盛证券表示,尽管AI模型往往会选择开源,但数据集和训练成果是一个团队的内部资产,这意味着每个AI产品都需要支付自己的训练成本。现在大部分创业团队都是布设在云端,因为单独的算力集群很贵,目前A100高端产品大概在6-9万元,1000张A100卡加上CPU、硬盘、存储、机房供电等配套设施的硬件投入将近1亿。在未来AIGC随着B端和C端的商业化落地的实现,算力集群的建设和云服务都会收益,同时考虑到英伟达A100、H100出口受限,相关国产算力芯片将有机会获得增量市场。
AIGC未来应用普及的背后,将产生巨大的算力市场。根据OpenAI的研究,AI训练所需算力指数增长,且增长速度超越硬件的摩尔定律。AI模型大算力的背后需要高昂的算力成本,GPT-3训练的算力成本超过400万美元。尽管AI模型往往会选择开源,但数据集和训练成果是一个团队的内部资产,这意味着每个AI产品都需要支付自己的训练成本。在未来AIGC随着B端和C端的商业化落地的实现,算力集群的建设和云服务都会受益,同时考虑到英伟达A100、H100出口受限,相关国产算力芯片将有机会获得增量市场。
AIGC带来的商业模式变革——AI的显性化
随着自然语言技术(NLP)进一步降低AI的使用和触达门槛,以及伴随着AIGC生成算法的优化与改进,我们发现AIGC的商业化落地速度和效果表现将超预期,一些如Jasper这样的初创企业已经开始产生了营收。这意味着AI正以越来越显性的方式产生商业模式。AI已经不再像过去那样与硬件、系统等一起打包进行商业化落地了。对于普通人来说也不再是一门遥不可及的尖端技术。
AIGC投资框架:软硬件与数据集。生成算法、NLP与算力决定AIGC能否运行,而高质量的数据集决定了AIGC质量与商业模式。软件层面主要包括自然语言处理技术:谷歌、微软、科大讯飞、拓尔思;AIGC生成算法模型及数据集:英伟达、Meta、百度、蓝色光标、视觉中国、昆仑万维。算力层包括:中兴通讯、澜起科技、新易盛、天孚通信、宝信软件、中际旭创等。
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