解剖c7,complete解剖,解剖vr,解剖背面图

作者｜孙鹏越

编辑｜大 风

如今 AIGC 市场一片鲜花着棉烈火烹油，不论是 ChatGPT、AUTOGPT，或者国内的文心一言，市场乱烘烘你方唱罢我登场，不断登上热搜。

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。

算力决定 ChatGPT

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。

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。

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 【【微信】】 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。

看上去，ChatGPT 的背后就是满篇的英伟达、英伟达和英伟达。

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%。

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。

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。

再次坐在风口的英伟达

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 N【【微信】】 ，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？

来源：网络

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。

不止 AI 服务器

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。

文心一言

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。

chatgpt在苹果商城有吗 苹果上架chatgpt了吗

chat apple,chat ios,potato chat 中文官网苹果,chat苹果版下载

4 月 19 日消息，自从上线以来，人工智能聊天机器人 ChatGPT 在全球范围内掀起了一股热潮，就像苹果发布新产品时所引起的轰动一样：每个人都很兴奋地想试用 ChatGPT，其他科技公司也在加班加点地进行逆向工程来仿制它。

这一次，苹果公司却似乎“消失”了。ChatGPT 的爆火速度是不是让全球最具影响力的科技公司感到措手不及了呢？

微软向 ChatGPT 的开发商 OpenAI 投入了 100 多亿美元，还重新配置了公司的服务器集群架构，以引入更多能用于训练人工智能的英伟达处理器。Alphabet 旗下的谷歌也将对标 ChatGPT 作为首要任务。亚马逊同样在携旗下的云计算部门加入这场竞争。

这三家公司与英伟达已经投身于生成式人工智能领域，然而，市值最高的苹果在这方面似乎还没有现成的答案。今年 2 月份，苹果举行了一次内部人工智能峰会，只是讨论了机器学习等技术在苹果产品上的应用，并没有任何关于生成式人工智能的信息。

如今，苹果的人工智能就像花园中的灌溉系统，为越来越多的功能提供必不可少的支持和帮助。但是，苹果最终销售的仍然是硬件设备，而生成式人工智能有可能像巨浪一样涌来。

作为第一家推出人工智能语音助手的大型科技公司，苹果毫无疑问曾经拥有领先地位，但从各个方面来看，现在它已经浪费了这个优势。Siri 从一开始就存在缺陷，以 ChatGPT 的标准来看，早已过时。

要在这场新的人工智能竞赛中占据一席之地，企业需要花费上亿美元来定制计算集群。但云服务目前不是苹果的强项，公司 iCloud 的负责人也即将离职。此外，苹果还需要为酝酿已久的汽车项目和今年 6 月份有望公布的 MR 头盔设备投入大量资源。

虽然苹果的人工智能技术正在稳步推进，并且已经应用到公司设备的各个方面，但大部分主要集中在改善产品用户体验上，而不是在 Siri 本身。

例如，最近苹果手机摄影功能的改进都依赖于人工智能。自动驾驶汽车也是一个庞大的人工智能项目，苹果耳机则是利用人工智能技术实时处理用户周围的环境噪声，创造出身临其境的逼真声场。

一些乐观人士认为，苹果不需要参与生成式人工智能的竞争。无论谁胜出，都会用应用程序在苹果商店中提供服务。但是，如果像李开复所预测的那样，人工智能充分发挥潜力，成为移动平台的后继者呢？李开复认为，人工智能会加速发展，人们可以在人工智能之上开发产品和服务。

苹果应该回顾一下自身崛起的历史。在初代 iPhone 问世的早期，苹果击败诺基亚和黑莓并不是因为制造了更好的物理键盘，而是完全抛弃了它。

如今，苹果商业帝国面临的威胁也是如此。这种威胁不会来自小米或者三星等智能手机制造商。当人们与技术互动的方式发生变化、当焦点转移到基于云的人工智能服务、转移到训练和改进人工智能所需的数据库上时，苹果可能就会感到吃力。

萨姆?奥尔特曼 (Sam Altman) 和 OpenAI 以一种苹果以外很少有人能做到的方式激发了人们的想象力，这是了不起的成就。由此产生的服务新浪潮很可能会产生深远的变革。

这对苹果到底意味着什么？从长远来看，要由苹果自己来决定。正如阿里巴巴集团掌门张勇最近所说，所有科技公司都“站在同一起跑线上”。