英伟达ceo谈chatgpt ChatGPT烧钱,英伟达市值飞升,黄仁勋已经预判生成式AI的下一个收割期

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(全球年3月27日讯)美股3月23日收盘,英伟达股价收高2.73%,达到271.91美元,成交152.7亿美元。英伟达的市值也来到6716.2亿美元,超越了巴菲特旗下伯克希尔哈撒韦的市值(6590.7亿美元),跃升为美国市值第5大上市公司。

大火 英伟达飞升

就在此前两天,英伟达CEO黄仁勋在2023 GTC上将“”作为重点反复陈述。他表示, “AI的时刻”到来。

黄仁勋

自从在全球闪亮登场以来,生成式AI(AIGC)便迅速成为科技圈最火的赛道。黄仁勋透露, “当前唯一可以实际处理的GPU是英伟达HGX A100。”大概五年前,当英伟达生产出第一个超级AI芯片时,黄仁勋亲手把这枚芯片交给了的开发商。

以在1月份的独立访客平均数1300万来计算,其需求大约3 万块英伟达 A100 芯片,而A100单块售价1-1.5万美元左右,3万块就是大约4.5亿美元。同样在资本市场上,今年以来,随着爆火,英伟达的股价上涨了近80%。

科技巨头急于在AIGC赛道“抢身位”

在AIGC赛道的布局仿佛已经成为证明科技企业未被时代淘汰,仍站在技术前沿的一个“新标准”。

AIGC是利用现有文本、音频文件或图像创建新内容的技术。就是在自然语言处理(NLP)领域,基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。

在火爆全球之后,包括微软、谷歌等科技巨头快速反应,投资布局,发布更新产品,生怕一个迟缓就落后于对手。全球头部科技企业在AIGC赛道开启了一场“抢位赛”。

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简单来回顾下这个赛程,可以用“刀光剑影”来形容了。

发布–微软宣布向投资十亿美元–谷歌投资约3亿美元–微软将引入必应–谷歌聊天机器人Bard首秀–Meta推出人工智能大型语言模型LLaMA–微软全球上线Azure 服务–谷歌发布史上最大“通才”AI模型–微软将技术扩展到Power –发布GPT-4–谷歌将AI工具整合到–微软将AI技术全面植入–微软必应上线AI绘图功能–谷歌Bard公测–Adobe推出创意生成式AI…..

在国内,百度也于3月16日发布“文心一言” 随即开启内测。而包括原美团联合创始人王慧文、创新工场董事长兼首席执行官李开复,以及刚刚离职阿里的技术大神贾扬清均投身于AI行业。

AIGC的赛道不是一天建成的

虽然及相关的AIGC在短时间内“蹿红”,但如李彦宏所说百度在此方面的研究已有十几年,从2019年第一个大模型版本ERNIE 1.0推出以来每年都有更新。而的GPT-1则于2018年6月推出。

这是一个耗时耗力耗钱的项目。

人脑靠大量的神经元形成神经网络进行思考运算,如果AI真能像人类一样那它需要什么来支撑呢?

模型是AI的灵魂,参数量越大,模型越复杂,做出来的预测就可能越准确,目前行业内主流的AIGC模型都是千亿级、万亿级的参数量水平。而训练和运行模型都需要庞大的算力,会带来巨大的资金消耗。

据估测,(GPT-3版本)一次运算就要花费450万美元。

谷歌母公司的董事长John 曾表示:与AI大型语言模型交流询问的成本可能是标准关键字搜索的10倍以上。对于致力于推行式搜索引擎的谷歌、微软来说,这可能意味着数十亿美元的额外成本。

微软是积极投身于AIGC的科技企业代表了,它将数十亿美金压在身上。微软专门花费数亿美元为建造了一台巨大的超级计算机,使用了“成千上万块GPU”以推动聊天机器人。

也正是在如此巨大的投入下,的惊艳表现才更让人欣慰。2023年以来随着大模型在生成内容的质量,逻辑性和安全性方面能力的提升,AIGC迎来爆发式地发展。如今,我们已经可以亲自和、文心一言进行交流,创造有意思的文字和图片。

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AIGC赛道要变宽城墙要变矮

如果说“模型的算法复杂度、高训练成本造就了AIGC较高的进入壁垒”,一些科技巨头正在想办法把这堵墙的高度降低,让更多企业有机会加入进来。

H100 GPU

英伟达宣布将面向商业客户开放用于开发等人工智能技术的超级计算机,几乎任何企业都可以以云租赁的方式使用这些强大但成本昂贵的设备。当然,英伟达的租赁价格并不便宜,包含8个A100或H100旗舰芯片的价格为每月3.7万美元。中国市场,英伟达也有特别定制的和芯片。这些会通过中国云提供商,比如阿里巴巴、腾讯、百度这些企业提供落地的能力,对于中国初创公司一定会有机会来开发自己的大语言模型。在黄仁勋看来,AI软件是比硬件更广阔的市场。

除了英伟达的“云租赁”服务,也发布了一项新服务,让开发人员可以直接使用,并将使用这项技术的价格削减了90%。

AIGC需要3年成长 黄仁勋预计1年收入大增

不可否认现有的AIGC产品还有很多不足。联合创始人兼首席科学家Ilya 表示,GPT-4的推理能力还没有达到之前预期的水平。比尔·盖茨则表示, GPT技术不能像人类一样理解上下文。他还说,“数学是一种非常抽象的推理类型”,这也是目前最大的弱点。

不过只要有更大的数据库,并保持商业运转模型,AIGC的能力将会进一步提高。3年是目前一些业内人士给出的时间预期。

阿里达摩院报告称,未来三年,生成式AI将步入技术产品化的快车道,在商业模式上会有更多探索,产业生态也会随着应用的普及逐步完善。届时,AIGC的内容创造能力将达到人类水平。

对于企业来说,黄仁勋则预计,未来12个月,来自人工智能平台的收入将大幅增长,因为企业要么跟上人工智能的步伐,要么就会被甩在后头。

而要说AI对于科技行业乃至整个世界的影响,AMD CEO苏姿丰表示,这是“未来十年最重要的事情”。

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