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在科技行业几乎是万马齐喑的当下,ChatGPT或许是最为耀眼的存在,以至于比尔·盖茨都认为,这类人工智能技术出现的重大历史意义不亚于互联网和个人电脑的诞生。而在瑞银公布的相关数据中显示,截至今年1月末,上线不过2个月的ChatGPT月活用户已突破1亿距,成为史上增长最快的消费类应用。
就在ChatGPT狂飙突进,引爆价值千亿美元AIGC这一赛道的同时,也有一个厂商也正在闷声发大财,那就是英伟达。自今年以来,英伟达的股价就在一个月内大涨40%,让该公司CEO黄仁勋的财富增加了51亿美元。根据彭博社的亿万富翁指数显示,黄仁勋更是成为了今年美国亿万富翁中个人财富增加最多的人。
作为此前给矿工卖“铲子”的厂商,在加密货币的牛市期间,英伟达的GeForce显卡可谓是供不应求,并为其赚取了超乎想象的超额利润,也让这家公司的股价自疫情以来一飞冲天。然而在经过了数年的博弈后,以太坊在2020年9月中旬完成主网和信标链的合并,使得挖矿模式从依靠算力的工作量证明向依靠股权的权益证明转变,也标志着使用显卡挖矿的时代走向了终结。
在矿工不再大量购买显卡的背景之下,即便刚刚上市的RTX 40系列依然供不应求,也无法改变未来需求疲软与大量二手显卡涌向市场的双重负面影响下,英伟达游戏业务的下滑态势。曾长期为英伟达贡献近半营收的游戏业务,在截至2022年10月30日的2023财年第三季度中收入仅15.7亿美元,同比下降51%、环比下降23%,在营收中的占比更是降至不足27% ,也使得去年秋季英伟达的市值曾一度跌至3000亿美元。
但谁都没有想到,随着ChatGPT点燃科技圈,让股价疲软了大半年的英伟达“重新活了过来”。没错,ChatGPT虽然火了,但最大的受益者可能并非开发它的OpenAI,而是英伟达。
事实上,ChatGPT能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,能根据上下文进行互动、真正像人类一样来交流,能写文章、攥段子、修BUG、辩证的分析问题,但这一切靠的都是千亿数量级的训练参数。而这一现状导致的结果,便是ChatGPT每一次对用户的问题给出回答,都需要从浩瀚如烟海的参数中进行模型推理,而这一过程的代价也远比大家想象得更贵。
根据OpenAI首席执行官Sam Altman在推特上给马斯克的回复显示,ChatGPT的推理费用一次为几美分。尽管单价看起来似乎很低,但是被1亿规模的月活用户放大,这就成为了一个巨大的问题。
如果曾经在去年12月初用过ChatGPT,再来对比现在的使用体验,最突出的变化或许就是ChatGPT回答问题的速度越来越慢了,其实这是因为在巨大的成本压力下,OpenAI不得不搞出“排队”这个策略。甚至在本月初上线的“ChatGPT Plus”付费订阅版本中,OpenAI方面更是只能承诺付费用户有着“更快的响应时间”、而非实时响应。
ChatGPT的命门在于它越火、成本就越高,卖付费订阅可以说几乎是杯水车薪,而转化为完全付费应用又不利于市场培育。相比此前,英伟达扮演的则是“淘金热中卖水”的角色。毕竟人工智能产品想要做得更智能就需要训练AI,而算力则是“能量”,是驱动AI在不断学习中慢慢智能的动力源泉。而英伟达则正是目前人工智能算力加速领域的NO.1,其在去年4月发布的Hopper H100,也是目前最强的人工智能GPU。
经过十余年的技术积累,英伟达为GPU的通用计算开发的并行计算平台和编程模型打造的CUDA生态,已经成为了在大型数据集上进行高效计算的最佳选择。CUDA的库、工具和资源生态系统也使得开发者能够轻松利用GPU的并行计算能力,构建更强大和高效的AI模型,同时也是实现高性能、高通用性、高易用性,以及针对不同应用场景深度优化的关键所在。
简而言之,对于有志于在人工智能领域有所作为的企业来说,购买英伟达的GPU都是第一选项。在ChatGPT之前,AIGC领域搅动风云的AI绘画工具Stable Diffusion,就是在4000个Ampere A100显卡组成的集群上,训练一个月时间诞生的产物。此前曾有消息显示,ChatGPT已导入了至少1万个英伟达高端GPU。并且花旗集团预估,ChatGPT使用量的快速增长,将可能使得英伟达相关产品在12个月内的销售额达到30亿至110亿美元。
从某种意义上来说,为什么英伟达的GeForce游戏显卡会越来越贵,ChatGPT的火热也给了玩家们一个不一样的答案,毕竟游戏算力是与人工智能在竞价的,相比于游戏玩家,做人工智能的企业明显更有钱、也更愿意花钱。
只能说,前有矿工、后有AIGC厂商,可谓是天不绝英伟达。
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