ChatGPT能成为如今火遍全球的顶流模型，少不了背后超强的算力。

数据显示，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days（即假如每秒计算一千万亿次，需要计算3640天）。

微软砸下大几亿美元，专门为训练ChatGPT打造了一台超算——上万张英伟达A100芯片打造，甚至专门为此调整了服务器架构，只为给ChatGPT和新必应AI提供更好的算力。

不仅如此，微软还在Azure的60多个数据中心部署了几十万张GPU，用于ChatGPT的推理。

有网友感慨：果然还是得靠钱生钱啊~

还有网友调侃，微软数据中心服务器终于多了个新用途：

虽然不是真的，不过想象微软数据中心的某些服务器用途，可能一半是Xbox的xCloud，另一半是ChatGPT。

微软为什么花数

亿美元打造超级算力？

事实上，这台超算并非最近才开始打造。

据微软表示，他们给OpenAI提供这台超算已经有3年之久，而ChatGPT也正是基于这台超算提供的算力训练的。

这是因为，OpenAI在最初商量与微软合作时，曾经就算力方面的事情进行过协商。

OpenAI认为，如果微软想给自己提供算力，就必须在Azure云计算平台上“腾出”一部分巨大的算力单独给它们使用，且确保它们不与Azure提供的其他服务产生冲突。

微软答应了这一条件，特意给OpenAI提供了一台超算，用于各种大模型训练。

△图源：微软

当然，微软也不是白白给OpenAI提供超算服务的，背后肯定有自己的考量。

其一，吸引更多企业来使用Azure训练自己的大模型。微软执行副总裁Scott Guthrie表示：

虽然它是OpenAI的定制版，但同样具备某种通用性，任何企业都可以基于这种方式来训练自己的大语言模型。

其二，直接在Azure中提供OpenAI模型服务（Azure OpenAI Service）。

此前包括GPT-3、Codex和DALL·E 2等模型，都已经接入Azure。

至于纳德拉1月份立的“要把ChatGPT加入Azure服务”flag，目前也已经实现。

官网还特意给ChatGPT相关服务贴了个高亮标签：

这波属实是微软用ChatGPT，再次宣传了一波自己的云服务（手动狗头）。

当然，基于英伟达A100打造的超算也不是微软Azure的最新技术。

据微软表示，他们还将基于英伟达H100和网络技术，推出Azure最新的AI虚拟机产品。

微软赢麻了！

微软负责战略合作伙伴关系的高管Phil Waymouth指出，OpenAI训练模型所需要的云计算基础设施规模，是业内前所未有的。

呈指数级增长的网络GPU集群规模，超过了业内任何人试图构建的程度。

微软之所以下定决心与OpenAI 合作，是因为坚信，这种前所未有的基础设施规模将改变历史，造出全新的AI，和全新的编程平台，为客户提供切实符合他们利益的产品和服务。

现在看来，这几亿美元显然没白花——宝押对了。

在这台超算上，OpenAI能够训练的模型越来越强大，并且解锁了AI工具令人惊叹的功能，几乎开启人类第四次工业革命的ChatGPT，由此诞生。

非常满意的微软，在1月初又向OpenAI狂砸100亿美元。

可以说，微软突破AI超算界限的雄心，已经得到了回报。而这背后体现的，是从实验室研究，到AI产业化的转变。

目前，微软的办公软件帝国已经初具规模。

ChatGPT版必应，可以帮我们搜索假期安排；Viva Sales中的聊天机器人可以帮营销人员写邮件；GitHub Copilot可以帮开发者续写代码；Azure OpenAI 服务可以让我们访问OpenAI的大语言模型，还能访问Azure的企业级功能。

国内云服务厂商现状如何？

那么，国内云厂商是否会因为ChatGPT被带动起来一波？

事情并不如想象中简单。

目前来看，国内公开表示拥有1万张英伟达A100的企业只有幻方量化。

据幻方官网显示，2022年3月由于需要发展量化金融业务，他们构建了一个名为萤火二号的AI集群，拥有一万张英伟达A100。

至于其他企业，据《财经十一人》介绍，国内GPU持有量超过1万张的企业不超过5家，即使规模最大的企业也不超过5万枚，而且这里面有不少都是英伟达中低端数据中心芯片。

显然，相比微软能给ChatGPT投入大量算力、或是像Facebook和谷歌一样动辄能采购几千上万张GPU，算力是国内厂商做ChatGPT的另一大难点。

在以ChatGPT为代表的大模型技术上，软硬件都还有不少难关要攻克。

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