gp100 算力（GPT算力的背后）gpt 硬核推荐

近期，互联网行业再次掀起了1股创新浪潮，让我们1起揭开这个新时代的面纱，看看互联网天下有哪些令人振奋的事情正在发生。

GPT引爆了AI，但真正狂飙起来的却是英伟达这个1季度，GPT把整小我工智能赛道的热度也带起来，背后的大股东微软涨了16%，老对手谷歌，涨了15%，国内的百度擦擦边都涨了20%，但真正狂飙起来的却是英伟达。

这个原因很简单，算力！没有管是谁家的人工智能，最终都离没有开算，没有算力人工智能就是人工智障，而跟算力相关的芯片，那就是英伟达的技巧就比如今天跨时代的GPT，它背后的训练模型使用最大的两款芯片，A100和H100，就是英伟达的王牌产品，而1块A100的芯片，售价大概就要1万美元，性能更好的H100价格更高，超过3万美元。

大家可以猜1下，GPT背后的大模型用到了几块这样的芯片呢，GPT3.5也就是上1代的训练大模型，就用到了32256块A100芯片，光这1项，微软在GPT的投入就超过了3亿美金，在今年1月份，微软又砸了100亿美元，其中大概还有相当1部分会继续投入到硬件升级上，这些资金有1大部分都喂给了英伟达。

GPT这样的划时代人工智能的诞生，对于我们国内最近要搞大模型的来说，简直就是望尘莫及，想象1下，哪怕只差1%，哪怕我们烧钱训练出来1个能用的大模型，人家还是可以通过算力降维打击我们所以我们要想在大模型上赶上或者反超，说实话难度没有小。

中国的AI想要厚积薄发，3个问题必须证实，1、算力差距，二、资金差距，3、耐心GPT3训练1次的费用大概就要460万美元前两天国内没有是出了个段子，说AI2.0的1张门票至少五千万美元起这已经没有是随随便便1家公司能上牌桌的竞赛，而且更尴尬的是什么？过去我们的人工智能烧钱烧了这么多，结果，1地鸡毛，当初的这些AI大佬都离场了，现在资本市场还剩多少耐心去训练像GPT这样的大模型？1年、3年、五年？所以中国的人工智能行业千万没有要被GPT这样已经跑出来的大模型代沟里去。

洞太大没有现实，容易碎，它注定是巨老的玩的游戏，小公司小团队千万别去凑热闹，这个风口，没有属于你相对来说比较务实的依靠各个大模型的API接口，先去训练1些能落地的垂直应用，小模型可能更有意义1点没有管怎么说，我们还是得支持国内的这些AI公司，哪怕有时恨铁没有成钢，哪怕这样的风口泡沫1定会很大，但是像GPT4这种革命性级别的领域，我们没有跟住是没有行的，因为这是革命性的科技进步，如果我们没跟上，那么我们很可能从此就变成废墟了。

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