ChatGPT 吃肉，英伟达喝汤

yi叶秋枫

2022 年 11 月上线以来，OpenAI 旗下的 ChatGPT 几乎成为全球最火爆的软件应用。一个可以支撑的数据是，ChatGPT 用户量达到 1 亿花了 2 个月，而上一个全球现象级产品 Tik Tok 则用了 9 个月。
, ]/ x# N' d) Q4 h! }! J& Z7 G1 N基于具有 1750 亿个参数的 GPT-3，也是目前公开发布的最大规模语言模型之一，ChatGPT 具有广泛的语言理解能力，自然流畅的语言生成表现，以及更快的推理速度，能够在回答问题、搜集资料、写大纲、写代码等自然语言处理任务上，超越其他先进的模型和人类表现。
7 n5 G0 Z% h1 e5 e% c  M' Y/ u3 o需要注意的是，ChatGPT 在全球快速收割用户的同时，其背后提供算力支持的英伟达也赚得盆满钵满。
' S+ U5 N- _! s据花旗集团预估，英伟达 ChatGPT 相关业务一年内销售额达到 30 亿 ~110 亿美元。英伟达 2022 四季度及年业绩报告显示，其 AI 收入创下历史新高，四季度收入 36.2 亿美元，同比增长 11%，全年收入增长 41%，至历史新高 150.1 亿美元。
此前 OpenAI 在 2021 年的估值约为 140 亿美元，在 2023 年 1 月 23 日微软追加投资数十亿美元后，OpenAI 的估值实现了翻倍，目前已经达到了 290 亿美元。
英伟达在 2023 年初市值约为 3600 亿美元，随后凭借 ChatGPT 的火爆，市值在两个月内增长超过 2100 亿美元，截止 2 月底市值已经达到 5700 亿美元，
% T: c4 p: n& S/ t仍在增长的AI巨浪

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从主要的工作流程来看，ChatGPT 的分为训练和推理，二者对于算力有着不同的需求。
相比于回答用户问题的推理阶段，ChatGPT 的日常训练对于 GPU 算力的要求更高。在训练阶段，ChatGPT 需要反复地进行前向传播和反向传播操作，用来优化模型参数。
前向传播是指从输入数据开始，按照神经网络的结构逐层计算，直到得到输出结果的过程。具体到 ChatGPT 的训练中，前向传播是就根据当前的网络参数和输入文本，计算出每个单词的概率分布。
& B0 F* E% a! |/ [# d$ E反向传播是指通过计算损失函数关于每个参数的梯度，从输出结果开始向网络输入逐层传播，更新神经网络的权重和偏置值，提高网络的准确率。
1 {2 I. O9 M0 P; b1 v$ F在 ChatGPT 的训练过程中，前向传播和反向传播一般会以百万次甚至上亿次多次迭代执行，因此只有大量的、高算力的 GPU 集中运算，才能达到要求。公开数据显示，GPT-3 单次训练成本就高达 460 万美元。
; j& p, X# u2 q0 v# q0 y根据中信证券研究部数据，此前 GPT-3 在训练中使用了微软专门建设的 Al 计算系统，由 1 万枚英伟达 GPU 组成高性能网络集群。
目前英伟达主流的 AI 芯片中，A100 芯片单颗市场售价约为 8 万元。而 A100 的升级版，最新的 H100 芯片单颗售价约为人民币 24 万元。这意味着，仅仅是采购芯片一项，ChatGPT 就需要向英伟达支付 10 亿元以上。
据 Investing.com 报道，GPT-3 时代 1 万枚的英伟达 GPU，已经随着 ChatGPT 升级到 GPT-3.5，增至 2.5 万枚，且增长仍在继续。随着谷歌、百度以及更多的类 ChatGPT 项目入局，以 ChatGPT 为代表的 AI 算力和 GPU 相关需求，将会继续提高。
垄断靠生态，绑定靠产品
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1 p! T  H$ v1 W, G. ?" K# l根据 Verified Market Research 数据，2022 年第二季度全球 GPU 市场中，AMD 和 lntel 则分别占比 20% 和 1%，英伟达的市场占有率为 79.6%。相比于 2021 年第二季度的 75% 的市场占有率，英伟达领先优势还在在不断扩大。
$ v  b2 \$ D3 A2 g; G之所以能成为 ChatGPT 的独家供应商，主要因为英伟达在 GPU 领域完整的生态系统、多年的技术积累和产品表现，这些优势为其在 AI 领域提供了支持和应用基础。
其中 CUDA（Compute Unified Device Architecture）架构是由英伟达开发的，这是一种 GPU 并行计算平台和编程模型，可以帮助开发者更加高效地使用 GPU 进行并行计算。
研究机构 Gartner 分析师盛陵海称 "CUDA 是通用 GPU 的开放平台，行业开发者已经用惯了，就好像 Office 软件，虽然也有替代产品，但是几乎很少有人选择替代。"
) P' R& E( s5 H5 R5 F5 y# O在 CUDA 问世之前，英伟达的 GPU 仅是用于在屏幕上呈现图像的图形处理单元。然而，CUDA 技术的推出让 GPU 不仅能够进行图像处理，还能够进行高性能计算，从而使 GPU 具备了解决复杂计算问题的能力。如今除了电脑，智能汽车、机器人、VR 头显，各种计算平台都在使用 GPU。
# E1 p0 P7 D! B+ d, A$ i2006 年问世之初，英伟达就开始了对 CUDA 系统在 Al 领域进行大力投入和推广。彼时，CUDA 系统年营业额只有 30 亿美元，但英伟达每年需要投入 5 亿美元的研发经费更新维护；另一方面，为迅速实现对市场的占领，英伟达还为美国大学及科研机构免费提供 CUDA 系统。
) L  k. q8 i  j+ ^& W建立了通用 GPU 的最大开放平台的同时，英伟达也在通过领跑行业的产品绑定超级应用。
例如，NVIDIA H100 拥有 800 亿个晶体管，单芯片设计，采用台积电（TSMC）的 4nm 工艺制造。英伟达 H100 的设计是针对 ChatGPT 所采用的 Transformer 类预训练模型定向优化的设计，提出了 Transformer Engine，集合了新的 Tensor Core、FP8 和 FP16 精度计算，以及 Transformer 神经网络动态处理能力，可以缩短此类机器学习模型的训练时间从几周至几天。
0 Z0 N- S3 H1 s- p. a/ D此外基于 H100，英伟达还推出了 DGX H100，专用于训练，推理和分析的通用高性能 AI 系统，集成了 8 个 H100 GPU，拥有总计 6400 亿个晶体管，总 GPU 显存高达 640GB。
而英伟达的竞争对手们，AMD 和 Intel 由于缺乏类似 CUDA 的生态支持，且本身产品性能也比不上 NVIDIA H100，因而在 AI 芯片领域只能与英伟达的距离渐行渐远。
此前，AMD 和 Intel 也分别建立了 ROCm 和 one APl，试图建立自己的生态，摆脱英伟达的 CUDA，但最终这一努力并没有成功。此外，AMD 和英特尔目前还没有针对 Transformer 类预训练模型定向优化的 GPU。这意味着，英伟达将在很长时间内成为 ChatGPT 的唯一 GPU 供应商。
（本文首发钛媒体 App，作者 / 吴泓磊，编辑 / 饶翔宇）
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