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萬億大模型競速,誰是新摩爾定律受益者?

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大模型產(chǎn)業(yè)仍處于“邊登月邊修螺絲”的階段,如聯(lián)想、英偉達(dá)這樣處于“先發(fā)”階段的產(chǎn)業(yè)核心企業(yè),無可厚非沉淀著更強(qiáng)優(yōu)勢。如果說大模型代表了一個(gè)新時(shí)代,那么有能力一直留在牌桌上的,也意味著擁有了更大想象空間。

我們以GPT-4為為例。盡管這款引領(lǐng)風(fēng)潮的產(chǎn)品,所展示出來的“才能”令人大呼震撼,但不容忽視的是,大模型產(chǎn)業(yè)目前仍處于“邊登月邊修螺絲”的階段,因此,即便是GPT-4身后的OpenAI團(tuán)隊(duì),也一直對真實(shí)參數(shù)量守口如瓶。

這個(gè)謎團(tuán),疑似被“天才黑客”(曾在17歲和21歲分別破解iPhone和PS3),目前也是一家研發(fā)自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)的企業(yè)的老板George Hotz給捅破了。

近日,George Hotz在接受Latent Space(一家AI技術(shù)播客)的采訪講到,GPT-4其實(shí)是一個(gè)由8個(gè)2200億參數(shù)組成的混合專家模型,核算下來即為1.76萬億參數(shù)。對比擁有1750億參數(shù)量的GPT-3,這些模型還經(jīng)過了針對不同數(shù)據(jù)、任務(wù)分布及推理的訓(xùn)練。

當(dāng)然,這種說法并沒有得到OpenAI官方的回應(yīng),只不過,伴隨著這個(gè)話題的持續(xù)發(fā)酵,另外兩大話題隨即被推向了臺(tái)前:其一是算力需求的暴漲將誘發(fā)算力焦慮,以及算力資源的爭奪;其二是“摩爾定律”注定會(huì)走向終結(jié)。

作為現(xiàn)代計(jì)算開元時(shí)代的重要理論,“摩爾定律”自1956年被提出后,統(tǒng)治了半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)大半個(gè)世紀(jì)。眼下,由于物理極限制約,以及GPU(圖形處理器)的出現(xiàn),“新摩爾定律”成為AI大產(chǎn)業(yè)中的論調(diào)。

“新摩爾定律”的關(guān)鍵落腳在算力層,因此,能夠率先吃到這波紅利的,自然是產(chǎn)業(yè)鏈中最為核心的那些科技龍頭。

比如英偉達(dá)。英偉達(dá)在AI芯片市場中的份額在75%-80%之間,同時(shí)其也是為OpenAI提供GPU芯片的公司,因此,在這場由ChatGPT引爆的全球大模型競速之中,作為技術(shù)支撐的計(jì)算需求也不斷被推高,這使得英偉達(dá)成為市場中一位重要的獲利者。

隨著ChatGPT應(yīng)用的普遍化,僅2023年上半年,英偉達(dá)的股價(jià)就已暴漲超180%。知名投放花旗銀行曾在今年初做出預(yù)測,未來12個(gè)月內(nèi),英偉達(dá)GPU銷售額或?qū)⑦_(dá)到30億至110億美元。這也有望進(jìn)一步推高公司市值。

當(dāng)然,算力層的紅利勢必會(huì)延伸至云計(jì)算及服務(wù)廠商。畢竟,芯片要想真正發(fā)揮出價(jià)值,首當(dāng)其沖就是服務(wù)器:芯片之間如何實(shí)現(xiàn)互聯(lián),系統(tǒng)設(shè)計(jì)如何適配不同場景及負(fù)載,機(jī)柜如何控制能耗和散熱,都影響著最終性能和效率。

就這一點(diǎn)而言,不得不提到聯(lián)想。

或許不少人對聯(lián)想認(rèn)知,仍停留在PC業(yè)務(wù)層面,但事實(shí)上,早在數(shù)年前,聯(lián)想就已經(jīng)走上了從重PC業(yè)務(wù)向算力基礎(chǔ)設(shè)備服務(wù)商的轉(zhuǎn)型之路。而楊元慶不斷重復(fù)的新IT架構(gòu)“端-邊-云-網(wǎng)-智”,無不體現(xiàn)著聯(lián)想對于未來算力的預(yù)見和部署。

至于轉(zhuǎn)型成效如何,財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)可以較為直觀地給出說明。在PC業(yè)務(wù)受市場需求疲憊同步下滑的背景下,2022/23財(cái)年,集團(tuán)三大業(yè)務(wù)板塊中的ISG(基礎(chǔ)設(shè)施方案業(yè)務(wù))期內(nèi)營收增長37%,SSG(方案服務(wù)業(yè)務(wù))期內(nèi)營收增長22%,非PC業(yè)務(wù)營收占比提升到近40%。

英偉達(dá)、聯(lián)想、臺(tái)積電也好,微軟、谷歌、BAT也罷,站在由AI大模型所創(chuàng)造出來的新的時(shí)代機(jī)遇中,芯片企業(yè)、技術(shù)服務(wù)商們應(yīng)如何以更低的系統(tǒng)成本,以及更少的能耗,用來支撐起持續(xù)性激增的算力需求,將決定著他們是否能在各自的賽道中實(shí)現(xiàn)突圍。

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