ChatGPT が有料版をリリースすると、誰かがコンピューティング能力の代金を支払わなければならなくなります。

現地時間の水曜日、OpenAI は ChatGPT の有料サブスクリプション バージョンである ChatGPT Plus を開始しました。料金は月額 20 米ドル (2 月 2 日の為替レートに基づくと約 135 元) です。

OpenAI は、今後も無料版の提供を継続し、有料プロジェクトも「できるだけ多くの人が無料サービスを利用できるようにする」と述べています。ただし、ニューヨーク・タイムズ紙は「ピーク時間帯には無料版への訪問者数が制限される」とも指摘しており、明らかにChatGPTの無料版によく見られるトラフィック制限や数量制限などの措置が予想される。その場に留まるために。

ChatGPT の「素顔」―金を貪る怪物

旧正月を祝う頃、生成型 AI チャットボット ChatGPT が人気を博します。 ChatGPT は一般公開されてからわずか 2 か月で、月間アクティブ ユーザー数が 1 億人を超えるという「AI 学生生活の小さな目標」をすでに達成しています。過去 2 か月間、世界中のネチズンがこのインテリジェントなチャットボットを熱心に「トレーニング」してきましたが、最初にそれに耐えられなかったのは ChatGPT のオーナーでした。長期的な開発のために、OpenAI は ChatGPT Plus の有料サブスクリプション バージョンを発表しました。

AI サービスの長期的な開発にとって、課金は避けられない選択です。以前、OpenAIの社長兼会長であるグレッグ・ブロックマン氏は、「ChatGPTを通じてお金を稼ぐ方法」についてユーザーからの提案を求める投稿を公開していた。

ChatGPTのようなAIの「知能の向上」の裏には、莫大なコストがかかることが根本的な原因です。その中でも計算能力コストは最も重要であり、手を抜くことができない部分でもあります。

データによると、ChatGPT の合計コンピューティング電力消費量は約 3640PF 日です。より直観的な比較のために、総投資額 30 億 2,000 万、計算能力 500 ペソのデータセンター プロジェクトなど、最近のデータセンター建設ニュースを確認してみると、ChatGPT の運用をサポートするには少なくともそれが必要であることがわかります。それをサポートするにはそのようなデータセンターが 7 ～ 8 つ必要であり、インフラストラクチャへの投資は数百億ドルに上ります。 もちろん、インフラストラクチャはレンタルによって解決できますが、コンピューティング能力の需要によってもたらされるコスト圧力は依然として巨大です。蘇州証券調査報告書の分析によると、ChatGPT の最適化は主にモデルの増加とその結果としての計算能力の増加によってもたらされます。 GPT、GPT-2、GPT-3 (現在のオープンバージョンは GPT-3.5) のパラメータ数は 1 億 1,700 万から 1,750 億に増加し、事前トレーニング データの量は 5 GB から 45 TB に増加しました。 GPT-3 の 1 回のトレーニング セッションは最大 460 万ドルです。

コンピューティングパワー!計算力！計算力！

ChatGPT の人気により、業界内で AI への新たな注目と投資ブームが必然的に引き起こされると考えられます。たとえば、つい最近、Baidu は ChatGPT に似た人工知能チャットボット サービスを今年 3 月に開始する計画を発表しました。 Meta や Google などの国際的な大手企業も準備を進めており、新しい時代に後れを取ることを望んでいません。

しかし、誰が参加しても、「コンピューティング能力のコストをどう解決するか?」という質問に答える必要があります。

おそらく、その答えは、中国が本格的に推進している「東に数を数え、西に数える」プロジェクトにある。

「東のデータと西のコンピューティング」プロジェクトは、新しい全国的な統合コンピューティング電力ネットワークを構築し、データセンター建設のレイアウトを最適化し、東から西までのコンピューティング電力の需要を秩序ある方法で導きます。西側の資源の優位性を活用してデジタルチャイナに貢献し、その開発により低炭素、低コスト、高品質のコンピューティングパワーが提供されます。

AI 業界にとって、「東でナンバリング、西で計算」は「東でナンバリング、西でトレーニング」になる可能性があります。つまり、トレーニングのコンピューティング能力に対する膨大な需要が生じる可能性があります。より低いコンピューティング電力コストに完全に移行できると同時に、規模的には西部データセンターの方が有利です。

これに対応して、インテリジェント トレーニングを行うデータセンターも、エネルギー供給、放熱構造、キャビネットの形状などの観点から、インテリジェント トレーニングのニーズにさらに適応できるよう、的を絞った変革が行われることになります。多数のインテリジェント トレーニング チップ サーバーなどの使用に適しています。

このことから、データセンターの今後の発展の新たな道筋も見えてきます。 「東のデータと西のトレーニング」「東のデータと西のレンダリング」「東のデータと西のストレージ」といったアプリケーションが主流の方向となり、データセンター構築も型にはまった一般時代に別れを告げるシーンに入る――ガイドとアプリケーション指向の「専門化」の時代。

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