算力崩潰！OpenAI陷入癱瘓，中國黑科技能否拯救全球AI？

算力 OpenAI AI

原創(chuàng) 一蓑煙雨 | 2023-11-16 19:45

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】在這篇深度分析文章中，我們將探究算力短缺的根本原因，以及它如何影響著大模型的發(fā)展和行業(yè)的未來。同時，我們也會探討解決這一問題的潛在途徑，包括國產(chǎn)GPU的發(fā)展及其可能對全球市場的影響。

在當(dāng)今技術(shù)快速發(fā)展的時代，OpenAI的ChatGPT無疑成為了人工智能領(lǐng)域的一顆耀眼明星。但是，隨著其用戶數(shù)量的激增，一個不可忽視的問題逐漸浮出水面——算力短缺。這不僅是OpenAI單獨的挑戰(zhàn)，而是整個人工智能行業(yè)面臨的一道難題。

在這篇深度分析文章中，我們將探究算力短缺的根本原因，以及它如何影響著大模型的發(fā)展和行業(yè)的未來。同時，我們也會探討解決這一問題的潛在途徑，包括國產(chǎn)GPU的發(fā)展及其可能對全球市場的影響。

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算力短缺，一直困擾著OpenAI

算力短缺，一直是OpenAI在其迅速崛起過程中不得不面對的一個棘手問題。最近，這個問題因為一場引人注目的事件而變得更加突出。OpenAI舉辦的一場被戲稱為“科技春晚”的大型展示活動，展示了其技術(shù)的最新成果，引起了全球范圍內(nèi)極大的關(guān)注。結(jié)果，如同潮水般的用戶涌向了OpenAI的平臺，特別是其明星產(chǎn)品ChatGPT。

然而，這場熱潮背后隱藏著一個巨大的挑戰(zhàn)。用戶量的爆炸式增長，迅速超出了OpenAI的算力容量。就在大會結(jié)束后的兩天，一個令人震驚的事實顯現(xiàn)：ChatGPT服務(wù)器崩潰了。無數(shù)的網(wǎng)友報告稱，他們無法正常使用ChatGPT和OpenAI提供的API。

面對這一危機，OpenAI只得作出了一個令市場震驚的決定：暫停新的ChatGPT Plus用戶注冊。這一決策背后的經(jīng)濟代價是巨大的，按照每月20美元的訂閱費計算，一億新用戶每月能為OpenAI帶來20億美元的收入。如此龐大的潛在收益，卻因為算力的短缺而不得不放棄，這無疑是一種極為被動的選擇。

實際上，算力短缺問題并非僅僅出現(xiàn)在近期。自從ChatGPT推出以來，算力的問題就一直是一個揮之不去的陰影。例如，在4月份，ChatGPT Plus的付費項目購買也曾被迫暫停。這種情況時有發(fā)生，似乎成了OpenAI成長道路上的一種常態(tài)。

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這些事件揭示了一個不爭的事實：在當(dāng)前技術(shù)發(fā)展的大背景下，算力已成為限制AI技術(shù)創(chuàng)新和商業(yè)應(yīng)用擴展的一大瓶頸。對于OpenAI來說，這不僅是一個技術(shù)挑戰(zhàn)，更是一個戰(zhàn)略層面的難題。如何在迅速擴張的市場需求和有限的算力資源之間找到平衡，成為了擺在OpenAI面前的一道難題。這一挑戰(zhàn)不僅關(guān)系到公司的短期收益，更牽涉到長遠(yuǎn)的市場地位和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力。

地主家也沒余糧了

OpenAI多次對外宣布，算力不夠用。

要知道，OpenAI可是大模型的明星企業(yè)，有巨額融資，有大量的算力資源。而且，還有一個“金主爸爸”微軟，對其提供全方位的算力支持。微軟可擁有全球第二的云計算資源。

從這個角度來看，OpenAI可以說是算力“地主”。但實際情況卻是，地主家沒余糧了。那么，一個擁有巨額融資和微軟這樣的強大背書的公司，為何會陷入這種困境？

我們必須認(rèn)識到，大模型對算力的需求是前所未有的。這些模型基于上千億級別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每一次計算都是對算力的巨大考驗。簡單地說，我們現(xiàn)在面臨的是一個全新等級的計算需求，這在以往的軟件發(fā)展史上是無法找到對應(yīng)的。CPU這種傳統(tǒng)的計算資源在這里顯得力不從心，而需要依賴的GPU，無疑是這場技術(shù)革命的前線。

（對于大模型對GPU的算力消耗問題，數(shù)據(jù)猿撰寫的文章《算一筆細(xì)賬，ChatGPT、文心一言這類大模型到底要消耗多少GPU？》，有更深入的分析。）

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然而，GPU的問題在于，它們不僅是新興的技術(shù)產(chǎn)品，還面臨著設(shè)計迭代和產(chǎn)能限制的雙重挑戰(zhàn)。盡管科技界對GPU的需求日益增長，但全球的芯片制造能力卻并未跟上這一需求的腳步?，F(xiàn)有的半導(dǎo)體制造和封測體系，主要是圍繞CPU設(shè)計的，而對于新興的GPU，它們顯然還沒有完全適應(yīng)。這意味著，在提高GPU產(chǎn)能、適應(yīng)新的技術(shù)需求方面，還有很長的路要走。

GPU技術(shù)不斷進步，每一代產(chǎn)品都在力求提高性能和效率，這就要求持續(xù)的研發(fā)投入和技術(shù)創(chuàng)新。然而，這種持續(xù)的技術(shù)迭代也意味著不斷增加的研發(fā)成本，同時也增加了制造過程的復(fù)雜性。

除了產(chǎn)能問題，GPU的成本也是一個不容忽視的問題。要構(gòu)建一個能夠支撐大模型運算的GPU計算集群，需要的不僅僅是技術(shù)，更是一筆巨大的資金投入。即使對于像OpenAI這樣的科技巨頭，這也是一筆不小的負(fù)擔(dān)。在成本和效益之間尋找平衡，無疑是一個艱難的抉擇。

如果連OpenAI都在算力短缺的問題上苦苦掙扎，那么其他的企業(yè)又將如何？這不僅是對OpenAI的挑戰(zhàn)，更是整個人工智能行業(yè)的挑戰(zhàn)。我們正在目睹的是一個巨大的轉(zhuǎn)變：從傳統(tǒng)計算向人工智能驅(qū)動的計算轉(zhuǎn)變。在這個轉(zhuǎn)變中，算力成為了最關(guān)鍵的瓶頸。

我們不能忽視的是，這種短缺并非一夜之間的現(xiàn)象，而是長期技術(shù)發(fā)展和市場需求不匹配的結(jié)果。GPU芯片的生產(chǎn)限制、技術(shù)發(fā)展和成本問題是多方面的，涉及到全球的供應(yīng)鏈、技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟模型。大模型應(yīng)用的高算力需求，對現(xiàn)有技術(shù)架構(gòu)提出了前所未有的挑戰(zhàn)，迫使整個行業(yè)必須重新思考如何設(shè)計、構(gòu)建和優(yōu)化計算資源。

當(dāng)B端應(yīng)用規(guī)?；?，算力緊缺問題會更加嚴(yán)重

還有一個非常重要，但又容易被忽視的問題。

當(dāng)我們探討算力短缺問題時，通常將焦點放在當(dāng)前的C端用戶體驗上。但是，這僅僅是冰山一角。一個更加嚴(yán)峻、卻常被忽視的問題潛伏在B端應(yīng)用的規(guī)?；?。目前，盡管像ChatGPT這樣的大模型主要服務(wù)于C端用戶，但這只是開始。隨著B端應(yīng)用的逐漸增長和成熟，我們將面臨一個前所未有的算力需求激增。

在中國市場，這一趨勢已經(jīng)初現(xiàn)端倪。百度文心一言、阿里通義千問等產(chǎn)品，雖然目前主要服務(wù)于C端用戶，但它們對B端應(yīng)用的探索已經(jīng)在路上。目前這些產(chǎn)品多處于產(chǎn)品研發(fā)階段，但一旦進入到大規(guī)模商用階段，情況將截然不同。B端業(yè)務(wù)的復(fù)雜性遠(yuǎn)超C端。在C端，用戶與系統(tǒng)的互動通常是簡單的查詢或命令執(zhí)行。然而，在B端，每一個業(yè)務(wù)流程可能涉及更復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理、分析和決策制定過程。這些流程不僅需要更多的計算資源，而且對算力的質(zhì)量和穩(wěn)定性有著更高的要求。

更值得關(guān)注的是，B端業(yè)務(wù)的算力消耗不僅體現(xiàn)在單次交互的復(fù)雜度上，還體現(xiàn)在調(diào)用的頻率上。在B端，大模型的應(yīng)用往往是連續(xù)的、高頻的，與C端偶爾的查詢和使用形成鮮明對比。例如，在金融、醫(yī)療、制造等行業(yè)，大模型需要持續(xù)處理大量數(shù)據(jù)，提供實時的分析和決策支持。這種高頻、高負(fù)荷的運算需求，對算力的壓力是巨大的。

可以預(yù)見的是，隨著大模型在B端的應(yīng)用普及，其對算力的需求將迅速超過C端。這種轉(zhuǎn)變可能會悄無聲息，但其影響卻是深遠(yuǎn)的。一方面，算力的增加需求將推動相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，如更高效的GPU、更優(yōu)化的計算架構(gòu)等。另一方面，這也將對整個行業(yè)的資源分配、成本結(jié)構(gòu)和商業(yè)模式帶來重大影響。

在這個過程中，我們可能會看到一些企業(yè)因為無法承受這種算力成本而被迫退出市場，也可能看到一些企業(yè)憑借先進的算力管理和優(yōu)化技術(shù)而脫穎而出。

中國面臨雙重算力瓶頸

在全球范圍內(nèi)，算力短缺已成為人工智能發(fā)展的一大瓶頸，而對于中國來說，這一挑戰(zhàn)更顯得尤為嚴(yán)峻。中國的大模型企業(yè)不僅要應(yīng)對全球性的算力緊張（“天災(zāi)”），還要面對特有的市場供應(yīng)限制（“人禍”），這種雙重壓力，使得中國在大模型領(lǐng)域的發(fā)展前景復(fù)雜且充滿挑戰(zhàn)。

我們必須認(rèn)識到，中國大模型企業(yè)在算力資源上的局限性。雖然百度、阿里、字節(jié)跳動、騰訊和華為等公司在大模型的研發(fā)上取得了顯著成就，但他們面臨的算力挑戰(zhàn)卻是真實而緊迫的。當(dāng)前，由于全球GPU行業(yè)發(fā)展的整體不足，中國企業(yè)在獲取足夠算力資源上遇到了重大障礙。這種“天災(zāi)”式的問題，是技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級的必經(jīng)之路，需要時間和巨額投資才能解決。

更棘手的是，中國大模型企業(yè)還面臨著來自國際市場的“人禍”——特別是英偉達等國際巨頭對中國市場的供應(yīng)限制。這種政策限制直接影響了中國企業(yè)獲取高端GPU芯片的能力，從而加劇了算力資源的短缺。這種雙重限制，無疑為中國大模型企業(yè)的發(fā)展增添了額外的不確定性和挑戰(zhàn)。

目前，雖然像百度的文心一言、阿里的通義千問等產(chǎn)品的用戶量還未達到ChatGPT的億級規(guī)模，但這并不意味著中國企業(yè)可以輕松應(yīng)對現(xiàn)有的算力挑戰(zhàn)。隨著這些產(chǎn)品的發(fā)展和市場的擴張，尤其是當(dāng)它們開始在B端市場廣泛應(yīng)用時，對算力的需求將會急劇增長。這時，算力短缺的問題將變得更加突出，可能嚴(yán)重制約中國大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

長遠(yuǎn)來看，如果中國不能有效應(yīng)對這一雙重算力瓶頸，那么其大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展將可能被限制在一個較低的水平。這不僅會影響到國內(nèi)市場的競爭力，更會在全球范圍內(nèi)限制中國在人工智能領(lǐng)域的影響力。因此，解決算力短缺問題，對于中國大模型產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展至關(guān)重要，這不僅是技術(shù)問題，更是戰(zhàn)略問題，關(guān)乎中國在全球人工智能競賽中的地位和未來。

在中國面臨的雙重算力挑戰(zhàn)中，最近出現(xiàn)了一些令人鼓舞的積極信號，特別是在國產(chǎn)GPU的發(fā)展上。國內(nèi)領(lǐng)先的科技企業(yè)如百度、阿里、360等已開始與華為這樣的國產(chǎn)GPU廠商展開合作。（數(shù)據(jù)猿發(fā)布的文章《芯片界地震！國產(chǎn)GPU狂飆，英偉達霸權(quán)終結(jié)者？》，有更詳細(xì)的介紹。）

國產(chǎn)GPU的崛起，對于解決中國算力短缺問題具有深遠(yuǎn)的意義。如果這些國產(chǎn)GPU在性能上能夠媲美行業(yè)領(lǐng)頭羊英偉達，并且在制造層面的瓶頸得到有效解決，那么這將為中國的大模型產(chǎn)業(yè)帶來前所未有的機遇。從歷史經(jīng)驗來看，國產(chǎn)技術(shù)一旦成熟，通常能以更有競爭力的價格進入市場。這意味著，如果國產(chǎn)GPU能夠成功，它們很可能以遠(yuǎn)低于國際品牌的價格提供相似甚至更優(yōu)的性能。

這種成本優(yōu)勢不僅能夠緩解當(dāng)前的算力短缺問題，更有可能徹底改變市場格局。目前昂貴的GPU價格一直是限制大模型技術(shù)普及和應(yīng)用的一個重要因素。如果國產(chǎn)GPU能夠以更低的價格提供高性能的計算能力，這將極大地促進大模型技術(shù)在各行各業(yè)的應(yīng)用，加速中國在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。

更重要的是，這種發(fā)展可能使中國在全球人工智能競賽中實現(xiàn)“反敗為勝”。在大模型算力和應(yīng)用方面，中國有可能不僅追趕上，甚至超越美國等領(lǐng)先國家。

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當(dāng)然，這一切都還處于發(fā)展之初，國產(chǎn)GPU的成功還需要克服技術(shù)上的挑戰(zhàn)。但已經(jīng)出現(xiàn)的積極跡象表明，中國在算力自主化的道路上已邁出堅實的步伐。未來幾年，我們有望見證國產(chǎn)GPU技術(shù)的成熟和大規(guī)模應(yīng)用，以及它如何推動中國大模型產(chǎn)業(yè)的飛躍發(fā)展。

綜上，在探究算力短缺這一全球性挑戰(zhàn)的旅程中，我們不僅見證了技術(shù)的邊界被不斷推進，也深刻體會到了行業(yè)發(fā)展面臨的復(fù)雜挑戰(zhàn)。從OpenAI的故事到中國大模型企業(yè)的雙重困境，再到國產(chǎn)GPU技術(shù)的崛起，這一切揭示了一個核心真理：在人工智能的未來發(fā)展道路上，算力已成為關(guān)鍵的戰(zhàn)略資源。這不僅是技術(shù)層面的競賽，更是全球范圍內(nèi)科技力量對未來的投資和布局。

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展望未來，隨著技術(shù)進步和市場需求的不斷演變，我們有理由相信，算力短缺的問題最終將得到解決。在這個過程中，創(chuàng)新、合作和策略調(diào)整將是每一位參與者必須面對的關(guān)鍵課題。最終，這場關(guān)于算力的挑戰(zhàn)，將定義人工智能技術(shù)的未來形態(tài)，并塑造我們的數(shù)字世界。

文：一蓑煙雨 / 數(shù)據(jù)猿

來源：數(shù)據(jù)猿

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