如果要在最近几个月的互联网圈里找一个“顶流”，那一定非ChatGPT莫属。它就像一个黑洞，产生的吞噬引力让国内外各大科技公司无一不卷入这场AI竞赛。
不过，现阶段市场的焦点更多集中在C端层面的应用体验，比如搜索。在ChatGPT发布的第一天，就有生成式AI要取代搜索引擎的声音出现，而这也是被业内人士讨论最多的问题。
目前的共识是，无极4平台代理 ChatGPT在中短期内仍无法完全取代传统搜索引擎，但将会加速搜索引擎的演化进程，并在中期形成以传统搜索为主、ChatGPT类模型为辅的新形态。
那在B端层面呢？譬如云计算市场。由于技术的晦涩性和感知的远距离，大众对B端市场并不敏感。但在这场由ChatGPT掀起的巨大浪潮里，云计算其实扮演着十足轻重的角色。
当在ChatGPT上提问“其与云计算有什么关系”时，它给出的答案是：OpenAl 使用云计算技术，在大量的计算资源和数据上训练 ChatGPT模型。这使得模型能够以高效和可靠的方式为用户提供语言生成和理解服务。因此，ChatGPT和云计算有着密切的关系，云计算为模型的开发和运行提供了强大的技术基础。
技术的代际变革往往对商业格局产生深远影响，这种“Cloud +AI”的合作模式，又是否将为云计算行业带来新的奇点？
ChatGPT，离不开云厂商
ChatGPT的关注度持续提升，微软正式推出内置ChatGPT搜索引擎，无极4平台代理 谷歌发布AI聊天机器人Bard，国内互联网厂商百度、阿里、京东、360等，密集宣布大模型技术进展及类ChatGPT项目计划。
可以发现，这些试图涉足ChatGPT的玩家，都是在战略储备（技术、资源、资金等）上有着明显的先发优势。原因不难猜测，主要是因为ChatGPT太耗钱了。
简单来说，以ChatGPT为代表的AIGC技术，无极4平台总代理 背后需要依靠着强大的AI模型和海量数据，其中，算力作为重要支撑之一，是影响技术发展和应用的核心因素。
先看模型训练方面。根据 OpenAI的研究报告《AI and Compute》，2012 年起AIGC 模型训练所需要的算力每隔 3-4个月翻一倍，整体呈现指数型上涨趋势。2012年-2018年，训练 AIGC 模型所耗费的算力增长约30万倍，而摩尔定律在相对应的时间内只有7倍的增长。
同样还需要考虑产品运营侧需要的算力。据SimilarWeb数据，2023年1月ChatGPT官网总访问量为6.16亿次；据《Fortune》杂志，每次用户与ChatGPT互动，产生的算力云服务成本约0.01美元，如果使用总投资30.2亿元、算力500P的数据中心来支撑ChatGPT的运行，至少需要7-8个这样的数据中心，基础设施的投入都是以百亿计的。
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