有人说,美国人总是在创新、中国人总是在应用。

还有人说,中国企业搞开发都是一开源就遥遥领先,ChatGPT这种革命性产品不可能诞生在中国。

事实真是如此吗?

“星舰”持有人埃隆·马斯克和ChatGPT所属公式OpenAI,二者皆出自美国

ChatGPT训练一次相当于120个美国家庭一年耗电

当你走进OpenAI的实验室,你会看到一排排高大的机柜,里面装满了闪耀着绿色光芒的芯片。这些是OpenAI购买的英伟达顶级AI芯片,价值几十亿人民币,其消耗的电力更是天文数字。这些芯片的数量之多,让人不禁感叹,ChatGPT背后需要的硬件条件之强大。



那么,这些昂贵的硬件和电力为什么如此重要呢?美国人在一个聊天机器人上投入如此巨大,又是为什么呢?

为了让ChatGPT可以发挥出最佳的性能,OpenAI购买了超过3万颗英伟达顶级AI芯片,每一颗芯片的价格都将近10万元人民币,仅这些芯片就相当于30亿人民币。这还不包括其他硬件设备和配件的费用!



为什么需要购买这么多芯片?这是因为ChatGPT需要大量的计算资源才能运行。每一次对话都需要进行大量的计算,包括自然语言处理、语义理解、逻辑推理等等,这些都需要海量的计算资源来完成。

而这些计算资源,就需要靠这些昂贵的芯片来支持。就好比小轿车和赛车,小轿车只需要一台普通的发动机就能跑起来,而赛车则需要高性能的引擎和配件才能达到极限速度。

但仅仅购买这些昂贵的芯片,还不足以支撑ChatGPT的运行。每个月,ChatGPT维持运转所需要的电费就相当于1000多万元人民币!这个数字让人瞠目结舌。要知道,这个数字相当于一家中型企业一个月的总收入。



这么高的电费,是怎么来的呢?首先,这些芯片需要大量的电能来运转。其次,为了保证计算的稳定性和可靠性,这些芯片需要保持在恒定的温度和湿度条件下,这同样需要大量的电能来维护。因此,每个月的电费就成了支撑ChatGPT运行的重要开销之一。

这还只是维持成本,训练成本就更让人咋舌了。根据2021年的一篇论文,在ChatGPT模型训练过程,所耗费的电量大约为129万度的电量,相当于120个美国家庭一年的用电量!相当于排放了502吨的碳,等同于110辆美国汽车一年的排放量。



当然,这只是训练模型的前期成本,实际上,模型的实际使用所消耗的电力只有前期成本的40%左右。但是随着AI模型变得越来越大,数据越来越多,它的能源消耗也在逐渐增加。

OpenAI的GPT-3使用了1750亿个参数或变量,而其前身仅使用了15亿个参数,可见能耗是以几何级数增长。而谷歌是另一个AI巨头,它的AI训练用电占该公司总用电量的10%至15%,每年耗电量达23亿度,相当于美国一个州首府所有家庭一年的用电量。



在国际碳排放背景下,ChatGPT对环境的影响也颇为引人关注。自2022年11月30日ChatGPT正式上线以来,其产生的碳排放量已超过814.61吨。美国人每年平均碳排放约为16.4吨,而丹麦人每年平均碳排放约为11吨。

由此可见,ChatGPT模型训练产生的碳排放量,相当于50个丹麦人一年的总排放。

付出这么多,美国人为何还要开发ChatGPT?

既然有这么多的付出,美国人开发ChatGPT是否值得呢?我们可以从 ChatGPT 带来的变革来看。它可以理解和模仿人类语言,可以进行自然的对话,提供准确的信息和建议。它可以在医疗、金融、教育等领域为人类服务,帮助人们更好地解决问题和提高效率。



更重要的是,ChatGPT 的出现推动了人工智能的发展,为我们提供了更多的可能性。它很可能即将为人类社会带来了深刻变革。正如火车、电力和互联网曾经引领过无数技术革新一样,ChatGPT所展示的潜力在各个领域都有可能引发新的变革。

在教育领域,ChatGPT成为一位智慧的教育家,与学生建立紧密联系,以个性化的方式引导他们探索知识的海洋。它为老师减轻了工作负担,让他们更专注于培养学生的综合能力。在很多人看来,ChatGPT正在引领一场教育革命,让教育变得更加人性化和高效。



科研领域,ChatGPT通过智能分析海量数据,帮助研究人员快速定位关键信息,推动科研创新。它不仅能自动总结研究报告,为研究人员提供宝贵参考,还能协助设计实验方案,预测实验结果,激发研究人员的想象力和创造力。

ChatGPT还能够为医生提供了分析病例、诊断和治疗的有效支持。它能够通过分析大量医学数据,给出更精确的诊断建议,提升医疗水平,改善患者的生活质量。此外,ChatGPT还能向医生推荐最新的医学研究和治疗方法,助力医学进步。



从这些例子中我们可以发现, ChatGPT或许会改变部分传统岗位的需求,特别是那些重复性劳动较多的工作。对于像中国这样基础教育占优势的国家,ChatGPT技术可能会是颠覆性的“大杀器”。

中国学生和美国学生就像正在参加一场知竞赛。两个选手都要回答同样的问题,但是你是依靠自己的大脑记忆,而美国选手则可以使用人工智能。结果,你不得不承认,你输了。这是因为人工智能可以比你更快地记住更多的知识,而且还能够准确地运用这些知识来回答问题。



顶尖围棋手柯洁对阵人工智能AlphaGo失败

所以,如果我们仍然坚持教育学生通过死记硬背和大量练习来掌握知识,那么人工智能很快就会替代我们的位置。正是因为这个原因,清华大学院长钱颖一教授才会说:未来的人工智能会让我们中国教育制度培养学生的优势荡然无存。

ChatGPT不出在中国,或许是一种幸运?

既然ChatGPT可能让全世界都为之疯狂。但为什么它没有在中国诞生呢?

前面提到,OpenAI使用了约1万颗英伟达GPU来训练GPT-3.5模型,这也是公认训练大模型的入场券。10亿美金的硬件成本,就像一个巨大的绝壁,让很多人望而却步。就像一只小鸟想要飞过这座绝壁,必须要有强壮的翅膀和充足的能量。



中国当然也有很多有钱的公司和机构,但能够拿出这么多资金投入这么一个聊天机器人项目的却寥寥无几。就像一座高山,需要攀登的人越多,就越容易有人成功登顶。美国有更多的公司愿意为ChatGPT这个项目投入资金,因此成功的概率也就更大。

但是,这并不意味着中国在AI领域的发展就落后于其他国家。相反,中国在人工智能领域也取得了很多的成就。就像一片充满生机的森林,每一个树木都有自己的价值和意义。



在中国投入ChatGPT这个项目的资金比美国少得多。这也许意味着,中国在AI领域会更加注重资源的合理利用和节能减排的问题。这也许是中国在人工智能领域的一种优势。

所以说,ChatGPT并没有在中国出现,这也许是一种幸运。

比如,百度文心一言已经完成了4次迭代,大模型推理成本降为原来的十分之一;阿里达摩院M6团队将万亿模型能耗降低超八成、效率提升近11倍。这些都是中国在人工智能领域取得的重要进展。



或许正是因为这个原因,李彦宏才会说:中国基本不会再出Openai了,没有必要再重新发明一遍轮子。

中国在人工智能领域发展的道路上,也许不同于其他国家,但是我们正在努力探索出适合我们国家的发展模式。我们相信,只要我们保持节能减排的理念,坚持科技创新,就一定能够实现人工智能与环境保护的双赢。