AIGC的背后：AI鸿沟与资源消耗

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2023-11-12 20:25:20

一觉醒来，世界又变了

ChatGPT走入大众视野之后，AIGC行业迎来了爆发，尤其是上个月，仿佛每一天都可能是「历史性」的一天。以ChatGPT为代表的生成式AI，看似超前，但却以一种极其「古典」的交互形式出现在大众面前。它没有花里胡哨的图标，也没有深入人心的UI设计，而是用最简单的对话框来「震撼」世界。不过，如此简单的形式，却成为了当下网络上和现实里最火热的话题，果然「好看的皮囊千篇一律，有趣的灵魂万里挑一」。只是存在于一个个web网页，一条条简单的问答中，往往会让我们忽略不少问题。

看似毫无负担的一个个「回答」，背后却用着世界上屈指可数的云算力。随着ChatGPT成为常态，隐藏在ChatGPT们背后的这些角落也逐步被报道出来。烧钱费电，还喜欢喝水生成式AI耗费显卡这种情况，有些类似于「挖矿」。

耗费的资源

对大语言模型（LLMs）进行训练，参数越多，性能越好。2018年的LLM大约有1亿个参数，而到了现在，大约就要对2000亿个参数进行训练。运行他们需要算力更强的GPU，英伟达也在2020年推出了相对应的A100高性能GPU，并且也可以打包八张A100形成DGXA100服务器。这些计算服务器，或者说显卡组，最终被安放在所谓的云计算中心，比如说微软的就是Azure云服务。

根据Similarweb的数据，上个月ChatGPT吸引了全球16亿次访问，是一月时的近三倍。这种情况下，即便微软有所准备，给ChatGPT准备了一万多张A100，但面对如此的流量，OpenAI还是坚持不住了，出现了宕机、封号和暂停Plus会员的开通。有人做过预估，想要吃下当下的流量，微软还得买几万张A100、H100显卡，Azure现在的算力远远不够。但买更多的显卡，除了烧钱，也会衍生出许多问题。

除了显卡本身的价值，以及维持他们工作所需的电能外，给他们创造一个凉爽的环境，配置一套蒸发冷却装置。这些有形和运行过程中带来的无形成本，很多公司很难承受。

AI鸿沟

在AIGC浪潮里，无形之中有了那么一个AI鸿沟，大概也分成了两类公司。一种是，花得起耗得起资金，能够训练先进复杂的大预言模型的大型科技公司。另一种就是无法承担成本的的非盈利组织和小型公司。

无论是对于立法机构，还是对于大众，都该保持一些透明度，这也是AI在提供便利的同时，为何研究人员不断挖掘和道明相应的代价。

结语

发展AI，其实也是人类的一次登月。对于AI耗电、排碳，以及最新的费水等研究，并非是在谴责、或者说反对发展AIGC用资源去换取技术的改进。这些数据，其实是提供了AIGC行业的另外一个角度，在一条条符合人味儿回答的背后，到底我们或者说大型科技公司为此付出了什么。

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