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ChatGPT以现象级通用型聊天机器人席卷全球，成为当下最大的新风口，让所有人都在狂热追逐人工智能应用。然而当人们开始热烈讨论人工智能技术革命，如何创造生产力时，也要考虑实际情况，比如养一个ChatGPT非常非常烧钱。

而且作为一个AI大模型，培养ChatGPT需要的成本不仅包括硬件、软件、人力和数据等，还包括大量的资源。

硬件成本方面，需要使用高性能的计算机和专门的硬件加速器，比如GPU、TPU等。这些设备的价格较高，需要进行大量的投资。

数据成本方面，需要使用大量的数据来训练ChatGPT模型，数据的质量和多样性也直接影响模型的性能和效果。获取高质量的数据需要投入大量的成本。

人力和软件成本方面，也需要投入一定的成本。需要一支专业的团队来进行模型的开发、训练和优化，以及进行系统的维护和更新。同时，还需要购买一些软件工具和技术支持服务，比如深度学习框架、模型训练工具等。

但资源方面可以说是耗费巨大，毕竟人工智能处理能力的提升，将永远伴随着资源的大量消耗。

据了解，OpenAI在2023年1月为ChatGPT投入的电力电量相当于12.5万个丹麦家庭一年的用电量，这还是基于目前模型使用情况的预测，若其应用面更广，ChatGPT的消耗规模极有可能达到数百万人的等效用电量。

同时，根据科罗拉多河滨大学和得克萨斯大学的论文指出，仅是ChatGPT上一代的模型――GPT-3训练就用掉了近70万升的水，这足以生产370辆宝马汽车，简单来说，ChatGPT每与用户交流25-50个问题，将“喝下”500毫升的水。鉴于其受欢迎的程度，ChatGPT的存在对当地供水来说是个烫手货。

研究还指出，OpenAI需要为其超级计算机中1万张显卡和超过28.5万个处理器内核提供冷却设备，这一过程足够生产320辆特斯拉汽车的电池。

除此之外还有重金养护维修的成本，这无疑不再说明：培养一个ChatGPT需要的成本较高，需要进行大量的投资和资源的调配。

国家加大了对ChatGPT相关人工智能行业的监管

国家加大对人工智能关键技术研发的支持力度,国家对人工智能的投入,加快推进我国人工智能+制造的对策建议包括,我国出台了多个人工智能相关的政策

在 去年11 月推出的ChatGPT引起全球轰动后，随着世界各国政府改善治理以减轻该技术的影响，我国已迅速采取行动监管生成式人工智能行业。

4月11日，国家互联网信息办公室发布人工智能生成服务管理办法征求意见稿。

它概述了我国的首批规则，要求数据保护、非歧视和无偏见，以及生成式人工智能产品和服务的训练数据质量――我国与世界其他各国的政府都存在同样的担忧。

这些措施还试图管理内容审核、安全评估和算法透明度，分析人士称政府特别关注这些问题。

虽然政府在规则草案中表现出支持人工智能发展的基调，但规范的要求也很高。

在第4条第一项中，该规则草案规定，所有“向公众提供”的服务都应提供“体现社会主义核心价值观”的内容，并且不应包含虚假信息或任何旨在颠覆，分裂或分裂领土的内容。

虽然我国在与美国和美国盟友的技术竞争中对人工智能寄予厚望，但分析师表示，随着监管机构试图灵活地应对管理人工智能的挑战，预计该行业将在未来几年“受监管影响较大”。

清华大学人工智能国际治理研究院院长薛兰表示，虽然第四次工业革命涉及各种技术，但ChatGPT的突破意味着人工智能现在被人们视为领先技术。

ChatGPT是由微软支持的OpenAI开发的AI聊天机器人，尽管其事实准确性参差不齐，但其在许多知识领域的详细响应和清晰的答案引起了人们的关注。

由于网络的限制，它在国内没有正式提供。然而，这项技术迅速在国内传播开来，因为包括百度、阿里巴巴和商汤科技在内的国内公司竞相推出类似于ChatGPT的技术。

香港大学2月出现借助ChatGPT的作弊案后，国内大学对抄袭保持警惕 ，暂时禁止学生使用 ChatGPT 或任何其他用于课程作业、评估或课程的基于 AI 的工具。媒体敏锐地报道了人工智能对人类工作构成的威胁，从会计师到撰稿人 和平面设计师。

军事专家 对其用于信息收集和认知战的潜力表现出浓厚的兴趣 。我国武装部队在4月13日《解放军日报》发表的一篇文章中首次公开讨论了人工智能技术。

“在和平时期，ChatGPT可以通过帮助分析来自互联网的大量数据，提高效率和寻找有价值的信息来收集情报。在战时，它可以生成全面的战场报告，使计划更有效率，“南京陆军指挥学院讲师毛伟浩在《解放军日报》上写道。

文章还指出，在认知战中，ChatGPT等工具可用于分析公众舆论，制造虚假言论以损害政府形象或改变公众立场。

清华大学的薛教授上个月在北京举行的中国发展高层论坛上表示，生成式人工智能技术主要在四个方面带来风险。

从技术上讲，其透明度和可解释性可能有限，并且可能存在潜在的偏见。在经济上，它会影响就业、利润分配，并可能导致垄断。在社会上，学术诚信成为一个问题。在政治上，人工智能输出中隐含的价值观和意识形态应该衡量社会影响力。

“中国的人工智能产业将由两个轮子推动――发展和监管。预计中国将继续引导人工智能的健康发展，“薛教授说。

自习*主席于 2018 年宣布人工智能在世界科技竞争中具有战略重要性以来，我国加快了对人工智能技术的拥抱。

国际数据公司（IDC）预测，2026年我国人工智能投资有望达到266.9亿美元，约占全球人工智能投资的8.9%，仅次于美国位居第二。

iiMedia Research 于 2018 年发布的一份报告显示，得益于政策支持、可用于机器学习的大量数据以及市场应用的大量需求，到 2025 年，中国人工智能市场预计将增长两倍，达到 4000 亿元人民币以上。到 2021 年，我国的公司声称已经生产了 21 种大型语言模型，而 2020 年只有两种，与美国相当。

根据 AI 芯片设计公司 英伟达的说法，大型语言模型代表了一种深度学习算法，可以根据从海量数据集中获得的知识来识别、总结、翻译、预测和生成文本和其他内容。

成都电子科技大学信息与通信工程副教授曾寮元预计，随着中国试图赶上ChatGPT等大模型的成功，人工智能产业将迎来更多的投资。

“政府将谨慎引导行业发展，警惕破坏性后果，因为深度学习通常被描述为'黑匣子'技术。它做出的预测和决定不容易解释，即使是它的开发人员，“曾教授说。

“就像它监管社交媒体的方式一样，政府可能会在人工智能产品和服务中禁止敏感的关键词和话题，”他说。

专家表示，政府对人工智能的实力感到震惊，越来越关注其治理面临的挑战，特别是在安全方面。

在过去的几年里，政府一直在通过引入一系列管理个人数据、深度合成技术和算法透明度的规则来规范新兴行业，旨在监督所有国有数据的安全性，并确保在政府机构之间共享这些数据。

去年，国家互联网信息办公室成立 算法注册表 ，要求提供者确保其不“危害国家安全或社会公共利益”，并在损害用户合法利益时“作出解释”。

其他条款旨在解决平台的垄断行为和热点社会问题。该法规要求提交具有“舆论特征”和“社会动员能力”的推荐算法。

世界各地也正在采取和我国类似的监管模式。

根据卡内基国际和平基金会研究员马特・希恩 (Matt Sheehan) 去年 12 月发表的一篇文章，欧盟的数字服务法案 (DSA) 中发现了最直接的监管之处，该法律要求提高透明度和对推荐算法进行审计。