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。
OpenAI宣布开放API，开发人员可将ChatGPT集成到自己的产品中:3月2日消息，OpenAI宣布允许第三方开发者通过API将ChatGPT集成到他们的应用程序和服务中。OpenAI总裁兼董事长Greg Brockman表示，ChatGPT API由“gpt-3.5-turbo”支持，是GPT-3.5的优化版本，定价为 0.002 美元/每1000 token（这里提到的“Token”是指系统将句子和单词分解成的文本块，以便预测接下来应该输出什么文本）。根据OpenAI官网的解释token可以理解为一个一个非结构化的单词，而1000个token大概对应750个词。这个价格也要比目前的GPT 3.5模型便宜90%。[2023/3/2 12:37:54]
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。
动态 | AnChain.ai 完成由 SIG 海纳亚洲领投的 430 万美元 Pre-A 轮融资:区块链安全公司 AnChain.ai 完成由 SIG 海纳亚洲及 AMINO Capital 领投的 430 万美元 Pre-A 轮融资，该轮融资投资者还包括 Sand Hill Angels。AnChain.ai 致力于 AI 驱动来维护区块链生态安全，由大数据及人工智能专家 Victor Fang 博士和 Ben Wu 联合创立。 链闻此前报道，AnChain.ai 于 2018 年 10 月完成数百万美元种子轮融资，投资方为吴军博士等创办的硅谷知名风险投资机构丰元创投 Amino Capital 、华尔街对冲基金背景的风险投资机构华岩资本 CRCM Ventures 等，并于 2018 年 11 月完成 SIG 海纳亚洲、Brain Robotics Capital、明道未来资本的一轮融资。[2020/2/15]
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。
声音 | 莱特币创始人Charlie Lee：莱特币目前正在尝试MimbleWimble隐私协议:7月9日晚，莱特币创始人Charlie Lee在接受ChainNode直播间采访时表示：莱特币目前正在尝试MimbleWimble隐私协议，想在莱特币上做一个扩展盒，这个扩展盒就像是依附在主链上的侧链一样，这样一来，所有想要做这类尝试的矿工，则可以在侧链上做尝试；如果发现人们更倾向于有隐私保护的侧链，甚至可以做个洗牌，将其改成主链。[2019/7/9]
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%。
动态 | 熊市导致数字货币对冲基金PolyChainCapital价值缩水近40%:据CCN 4月15日消息，《华尔街日报》的一份数据显示，投资数字货币的基金之一多链资本（PolyChainCapital）管理的资产（AUM）在2018年底降至5.915亿美元。而据《财富》报道，总部位于旧金山的多链资本对冲基金截至2018年2月拥有10亿美元资产。其中，除数字货币之外，还包括投资者未支付金额和股票。然而，在2018年4月至12月的数字货币熊市中，其管理的资产AUM的价值暴跌了近40%。不是因为投资者撤资，而是持有的比特币价格缩水，不过与同期市场相比下跌幅度较小，市场价值缩水近70%。[2019/4/16]
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。
动态 | 日本甲骨文公司提供Oracle Blockchain Cloud服务以支持区块链网络构建:crypto报道称，日本甲骨文公司于18日宣布，将在国内提供Oracle Blockchain Cloud服务以便于构建区块链网络。Oracle Blockchain Cloud是一个区块链平台，不仅能支持区块链网络的构建，还可以将已经使用了的区块链技术同该公司的产品Oracle Cloud Platform的各个服务进行整合。[2018/7/18]
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。
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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