前言

随着 ChatGPT的强势推出   
    
    
  ，智能聊天机器人ChatGPT热潮正席卷全球引爆全网


     


     


     
，引领互联网走向AIGC时代   
    
    
  。

这款由“美国AI梦工厂    
    
    
”OpenAI制作的AI聊天机器人软件 




 




 




，只用了两个月时间   

   

   

 ，月活跃用户达到1亿

     

     

     ，是史上月活用户增长最快的消费者应用


     


     


     
。

AIGC时代：万物皆可AI生成

AIGC是一种可以广泛应用于文本   
    
    
  、图像


     


     


     
、音频和视频生成的多模态人工智能技术 




 




 




。

在文本生成方面
  




  




  




，它可以运用多种算法进行创作  


  


  


，例如Jasper 




 




 




、copy.Ai   

   

   

 、ChatGPT

     

     

     、Bard和GTP4等   

   

   

 。 在图像生成领域 
     
     
     ，它可以使用技术如EditGAN
  




  




  




、Deepfake  


  


  


、DALL-E和Stable Diffusion等

   




   




   



，创造出各种令人惊叹的图片

     

     

     。 对于音频生成 



 



 



，AIGC也拥有许多强大的工具                ，如DeepMusic 
     
     
     、WaveNet

   




   




   



、Deep Voice和MusicAutoBot等


    




    




    


，可以生成高质量的音乐和声音效果
  




  




  




。 对于视频生成














，AIGC同样可以提供很多资源                ，比如Deepfake 



 



 



、VideoGPT                、GliaCloud和ImageVideo等


     



     



     

，能够制作出专业级别的视觉效果和动画  


  


  


。

AIGC在多个领域都有着广泛的应用前景














，并且将会继续不断地发展和完善 
     
     
     。

ChatGPT的爆火出圈   
    
    
  ，也点燃了投资者热情


     


     


     
，全球市场中 




 




 




，与ChatGPT发展息息相关的AI算法


    




    




    


、算力














、数据                、AIGC等领域

   




   




   



。

“大厂    


     


     


  ”纷纷入局

ChatGPT的爆火   

   

   

 ，已引来国内外多家科技巨头布局

国外方面, 美国数字媒体公司BuzzFeed


     



     



     

、微软等 宣布与OpenAI合作或并战略投资 



 



 



。

国内方面

     

     

     ，包括百度














、阿里   
    
    
  、网易等互联网“大厂




 




 




 
”
  




  




  




，也纷纷进入ChatGPT的风口                。

百度方面  


  


  


，有全栈布局 
     
     
     ，包括底层的芯片


     


     


     
、深度学习框架 




 




 




、大模型以及最上层的搜索等应用

   




   




   



，以及3月推出的类ChatGPT产品“文心一言   

   

   

”


    




    




    


。 阿里巴巴则是在AI   

   

   

 、大模型等ChatGPT所需的底层技术上 



 



 



，阿里旗下达摩院具备领先的技术能力                ，阿里版聊天机器人ChatGPT正在研发中


    




    




    


，将和钉钉深度结合














。 京东方面














，京东云言犀每天和用户进行1000万次的交互                ，使得算法能够及时地迭代更新                。 腾讯 推出的混元AI大模型


     



     



     

，完整覆盖NLP（自然语言处理）

     

     

     、CV（计算机视觉）
  




  




  




、多模态等基础模型和众多行业/领域模型


     



     



     

。随着AIGC兴起














，未来混元AI大模型会不断推进在文本内容生成  


  


  


、文生图等领域的持续升级














。 商汤则有包含AI芯片 
     
     
     、AI传感器及AI算力基础设施在内的关键能力   
    
    
  。同时   
    
    
  ，商汤还打造了新型人工智能基础设施SenseCore商汤AI大装置


     


     


     
，打通算力

   




   




   



、算法和平台


     


     


     
。

算力

算力作为 ChatGPT训练大模型的必需品 




 




 




，使得以 GPU 为核心的硬件市场迅速扩容 




 




 




。

处理1800亿个参数的GPT-3.5大模型   

   

   

 ，需要的GPU芯片数量高达2万枚   

   

   

 。未来GPT大模型商业化所需的GPU

芯片数量甚至超过3万枚

     

     

     。更早前的2022年11月

     

     

     ，英伟达在官网公告中提到
  




  




  




，微软Azure上部署了数万枚A100/H100高性能芯片
  




  




  




。这是第一个采用英伟达高端GPU构建的大规模AI算力集群  


  


  


。

决定AI大模型“智商     

     

     

 ”的核心因素是三个  


  


  


，算力规模 



 



 



、算法模型的精巧度                、数据的质量和数量 
     
     
     。

AI大模型的推理


    




    




    


、训练高度依赖英伟达的GPU芯片

   




   




   



。缺少芯片会导致算力不足 



 



 



。算力不足意味着无法处理庞大的模型和数据量                。最终的结果是 
     
     
     ，AI存在智商差距


    




    




    


。

同时迭加大数据及 AI 的快速发展

   




   




   



，数据中心的需求也是激增














。

目前国内云厂商拥有的GPU主要是英伟达中低性能产品（如英伟达A10） 



 



 



，后续随着AIGC时代的到来                ，云服务大厂们也会上线对应A100/H100高性能芯片提供客户                。

目前国内厂商有阿里云














、腾讯云                、华为云等可以提供类似GPU与云产品服务


     



     



     

。

阿里云：

腾讯云：

各位后面有AI


     



     



     

、大数据模型学习做研究需求或购买阿里云














、腾讯云   
    
    
  、华为云 服务器部署的 可以私信我 


    




    




    


，有一定的优惠！