大模型赛道正“热”：卷场景、卷芯片、卷人才( 二 ) _大模型

过去几年，半导体芯片一直是卡住我国科技发展的拦路石。不论是智能手机，还是新能源汽车，一直都处于严重缺芯的动荡。
如今的大模型也重蹈覆辙。
据了解， AI大模型需要极高的算力来训练，如同搭建城堡，基石直接决定城堡的成败，在大模型里，芯片的等级和数量就是那一块块基石。
根据英伟达公布的信息，训练一次1750亿参数的GPT-3需要34天、使用1024张A100 GPU芯片；同时， OpenAI可能至少需要32400张A100芯片用于日常推理，显著高于此前训练底层模型时的用量，以此推算， ChatGPT硬件成本达8亿美元以上。
昆仑万维集团CEO方汉也表示：“超过千亿级别的大模型，它的训练大概需要1000-2000张A100的卡，没有2000张A100的卡，实验都做不了；硬件成本约5000万美金，加上人力、电力、网络支出，一年需要5000万美金到1亿美金的投入。”

文章插图
Nvidia Grace 超级AI芯片目前最适合ChatGPT的芯片为英伟达的旗舰芯片H100和次旗舰芯片A100 。因为市场需求量过大，这两款芯片的售价早早开始水涨船高。
在短短三个月多时间里， H100芯片暴涨近7万元人民币，售价普遍高达30万元左右；A100芯片从6万元一路涨至9万元，涨幅超过50% 。
同时，美国针对中国的出口管制政策依然适用于AI芯片。从去年8月开始，美国政府发布出口管制政策，禁止英伟达将A100、H100两款芯片售往中国。
在A100、H100芯片被美国受限后，很多公司不得不使用“阉割版”的A800、H800 。但阉割版芯片的数据因为传输速率低，内存小，直接影响到大模型的训练速度。
中国企业目前能采购的A800芯片实测性能比A100芯片低5%-10%；最新应用GPT-4的英伟达H100芯片，更是比中国特供版H800的性能差距超过60% 。
据钛媒体报道，目前国内拥有英伟达A100/A800的厂商只有阿里、腾讯、字节跳动等几家科技巨头，大部分企业对高端GPU并没有直接采购需求，而是用更经济的调用云服务商的云计算能力，或是租用GPU芯片等硬件设备。
但就算是阉割版的芯片，也被一抢而空，交付日期不断后延。
有心杀贼，奈何缺芯，缺乏硬件的现实问题让中国大模型的未来蒙上一层阴影。
抢人、抢人、抢人
除了应用场景、芯片之外，大模型赛道的内卷已经卷到人的身上。
随着大模型项目一个一个成立，顶尖算法工程师成了新的兵家必争之地。据了解，目前市场上已经存在几十个大模型项目，国内能够进行相关技术研发的人才却不超过1000人。
据脉脉高聘人才智库最新调研数据，今年1-2月AIGC人才需求逆势上涨，岗位数量同比增长31.3% ，创下历史新高。就连脉脉CEO林凡都忍不住在社交媒体上喊话：“ChatGPT带动的AIGC创业热潮要来了！猎头已经开出10万月薪抢人。”
美团联合创始人王慧文发布“AI英雄榜”称：将拿出新公司光年之外75%的股份用于邀请顶级研发人才，并承诺解决项目资金问题；“放心施展你的才华，杂事交给我来打理” 。
李开复在朋友圈公开招聘：“我正在亲自筹组 Project AI 2.0 ，这是一家由技术愿景驱动，拥有卓越中国工程底蕴的创新企业，在全球范围号召世界级的人才，加入我们一起打造这个世界级的公司！”

文章插图
李开复朋友圈搜狗创始人王小川发布公开信表示：“我们呼唤中国的领军人物、行业产品经理和远在美国的同仁加入” ，并一举为00后至80后的技术人才列出5个招聘邮箱。
在知名企业家的摇旗呐喊中，不但AIGC岗位数量同比增长35% ，就连图像识别、算法研究员、深度学习等岗位的年薪均大幅度剧增，已达百万元。
在如今的草莽阶段，龙蛇起陆，速度意味着胜利，早一分时间集齐人才、算力、资金等资源，就意味着多占一分胜算与先机。