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全球市值第一背后的AI算力焦虑

2024年06月21日 09:42   稿件来源:中国新闻网  【字体:↑大 ↓小

  中新网北京6月20日电(中新财经记者 宋宇晟)这个夏天,人工智能不断飙升的热度,正在资本市场上展现得愈发明显。

  本月内,人工智能芯片公司英伟达市值先后超过苹果、微软,登顶全球市值第一的公司。而在这个“第一”背后,是众多大模型厂商的“算力焦虑”。

  英伟达股价截图

  当算力成为人工智能的关键

  当地时间6月18日美股收盘,英伟达市值达到3.34万亿美元,超越微软成为全球市值最高的公司。就在不到半个月前,英伟达市值刚刚超越苹果。

  支撑英伟达走向“市值巅峰”的,是其标志性计算机芯片GPU。

  按公开说法,传统中央处理单元(CPU)按顺序处理指令,而GPU可并行处理更多指令,因此可分布式训练程序,从而大大加快机器学习的运算速度。

  这种强大算力让人工智能大模型产生能力涌现。冰冷的机器“进化”出了“人的感觉”。

  2022年末,OpenAI公司发布的ChatGPT,让所有人感受到了这种人工智能的潜力。很多人相信,如果持续提升人工智能的能力,人类的生活、工作将发生颠覆性变化。

  也正是在这样的预期之下,人工智能成了炙手可热的话题,一场围绕AI大模型的竞赛和热潮已然开始。而决定其能力涌现的算力,也成了整个行业的关键。

  英伟达网站截图

  大模型厂商的“算力焦虑”

  “缺算力,是现在整个人工智能产业界一个很大的痛点。”智源研究院院长王仲远在几天前的采访中直言不讳,GPT4 再往后的突破难度很大,而实现突破的关键就在于算力资源。

  他指出,每一次人工智能的快速发展,都是模型参数、训练数据、计算量重大跃升带来的模型效果的提升。

  在上周末举行的智源大会上,月之暗面CEO杨植麟提出,只要有更多的算力,数据模型参数变大,就能持续产生更多的智能。零一万物联合创始人黄文灏则表示,卡(即GPU)的数量是绝对算力,算法是相对算力,这两个肯定都是越大越好。

  现在动辄百亿、千亿,甚至万亿参数的大模型,已对算力提出了很高的要求。但如果进一步提升,显然还需要更多算力。

  在这样的背景下,“算力焦虑”成了几乎所有人工智能大模型厂商面临的现实问题。

  英伟达网站截图

  人工智能芯片未来将走向何方

  算力稀缺的直接结果就是硬件采购成本增加,生产GPU的厂商身价也水涨船高,甚至连算力租赁服务的价格也在同步增加。

  值得注意的是,GPU虽然被认为是“AI革命的核心”,但人工智能芯片的种类也在增加。有报道就列举了现场可编程门阵列(FPGA)、张量处理单元(TPU)等可用于人工智能领域的芯片类型。

  与此同时,一些大模型厂商也在寻求绕过GPU的途径。

  例如,国内大模型厂商面壁智能CEO李大海此前就援引机构调研结果表示,10亿用户的手机端侧的算力,相当于差不多100万片H100。他认为,如果不同的手机上的算力能够被好好利用起来,很多应用就可以落地了。

  值得注意的是,美国《纽约时报》6月5日报道,消息人士称,美国联邦监管机构已达成一项协议,允许对包括英伟达在内的公司,就其在人工智能行业的主导地位展开反垄断调查。报道称,根据相关安排,美国司法部将牵头对英伟达是否违反了反垄断法展开调查。

  在技术不断更新迭代的当下,很多产品都面临“洗牌”。至于人工智能芯片未来将走向何方、英伟达能否稳坐全球市值头把交椅,这些问题或许只能交由时间给出答案。(完)

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