ChatGPT가 유료 버전을 출시하면 누군가는 컴퓨팅 성능에 대한 비용을 지불해야 합니다.

수요일 현지 시간으로 OpenAI는 ChatGPT의 유료 구독 버전인 ChatGPT Plus를 출시했습니다. 가격은 월 20달러(2월 2일 환율 기준 약 135위안)입니다.

OpenAI는 무료 버전을 계속 제공할 것이라고 밝혔지만 유료 프로젝트도 "가능한 한 많은 사람들이 무료 서비스를 사용할 수 있도록 돕는" 것이 더 좋습니다. 그러나 '뉴욕타임스'도 "피크 시간대에는 무료 버전 방문자 수가 제한될 것"이라고 지적했다. 당연히 ChatGPT 무료 버전에서 자주 나타나는 교통 제한, 수량 제한 등의 조치가 적용된다. 계속 존재할 것으로 예상됩니다.

ChatGPT의 "진짜 얼굴" - 금을 삼키는 괴물

설날을 맞이하여 생성 AI 챗봇 ChatGPT가 인기를 끌었습니다. 대중에게 공개된 지 불과 두 달 만에 ChatGPT는 이미 월간 활성 사용자 수 1억 명 이상이라는 'AI 학생 생활의 작은 목표'를 달성했습니다. 지난 두 달 동안 전 세계 네티즌들은 이 지능형 챗봇을 열성적으로 '훈련'했지만, 이를 참지 못한 첫 번째 사람은 ChatGPT의 소유자였습니다. 장기적인 개발을 위해 OpenAI는 ChatGPT Plus의 유료 구독 버전을 발표했습니다.

AI 서비스의 장기적인 발전을 위해서는 충전이 불가피한 선택입니다. 앞서 OpenAI의 회장이자 회장인 Greg Brockman은 "ChatGPT를 통해 돈을 버는 방법"에 대한 사용자의 제안을 요청하는 게시물을 공개적으로 게시했습니다.

근본 원인은 ChatGPT와 같은 AI의 '지능 증가' 뒤에는 막대한 비용이 필요하기 때문입니다. 그 중에서도 컴퓨팅 파워 비용이 가장 중요하며, 결코 얕잡아 볼 수 없는 부분이기도 하다.

데이터에 따르면 ChatGPT의 총 컴퓨팅 전력 소비량은 약 3640PF-일입니다. 보다 직관적인 비교를 위해 총 투자액이 30억 2천만 달러이고 컴퓨팅 성능이 500P인 데이터 센터 프로젝트와 같은 최근 ​데이터 센터​​ 건설 소식을 검토할 수 있습니다. -ChatGPT 운영을 지원하는 데 8시간이 소요됩니다. 이러한 데이터 센터를 지원하기 위해 인프라에 대한 투자는 수백억에 달합니다.

물론 인프라는 임대로 해결할 수 있지만, 컴퓨팅 파워 수요로 인한 비용 압박은 여전히 ​​큽니다. Soochow Securities Research Report의 분석에 따르면 ChatGPT의 최적화는 주로 모델의 증가와 그에 따른 컴퓨팅 성능의 증가에서 비롯됩니다. GPT, GPT-2, GPT-3(현재 공개 버전은 GPT-3.5)의 매개변수 수가 1억 1,700만 개에서 1,750억 개로 늘었고, 사전 훈련 데이터의 양도 5GB에서 45TB로 늘어났습니다. GPT-3 단일 교육 세션의 비용은 최대 460만 달러입니다.

컴퓨팅 파워! 컴퓨팅 파워! 컴퓨팅 파워!

ChatGPT의 인기는 필연적으로 업계에서 AI에 대한 새로운 관심과 투자 붐을 불러일으킬 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 최근 바이두(Baidu)는 올해 3월 ChatGPT와 유사한 인공지능 챗봇 서비스를 출시할 계획을 발표했습니다. 메타(Meta), 구글(Google)과 같은 국제적 거대 기업들도 새로운 시대에 뒤처지지 않으려고 준비하고 있습니다.

그러나 누가 참여하든 그들은 다음 질문에 답해야 합니다. 컴퓨팅 전력 비용을 어떻게 해결합니까?

아마도 그 해답은 한창 진행 중인 중국의 '동쪽 수 계산, 서쪽 계산' 프로젝트에 있을 것입니다.

"동부 데이터 및 서부 컴퓨팅" 프로젝트는 새로운 전국 통합 컴퓨팅 전력 네트워크를 구축하고, 데이터 센터 건설의 레이아웃을 최적화하며, 컴퓨팅 전력 수요를 동쪽에서 서쪽으로 질서있게 유도합니다. 디지털 중국의 발전을 위해 저비용 컴퓨팅 파워를 제공하는 서부의 탄소, 저비용 및 고품질 컴퓨팅 파워.

AI 산업에 있어서 "동쪽의 디지털화, 서쪽의 컴퓨팅"도 "동쪽의 디지털화, 서쪽의 훈련"이 될 수 있습니다. 더 낮은 컴퓨팅 파워 비용과 더 유리한 규모를 갖춘 서부 데이터 센터가 진행 중입니다.

이에 따라 지능형 교육을 호스팅하는 이러한 데이터 센터도 지능형 교육의 요구 사항에 더 잘 적응하기 위해 목표한 변화를 겪을 것입니다. 예를 들어 에너지 공급, 열 방출 구조, 캐비닛 형태 등의 측면에서 더 적합합니다. 다수의 지능형 교육 칩 사용 등.

이에서 우리는 데이터센터의 미래 발전을 위한 새로운 길도 볼 수 있습니다. "동부 데이터 및 서양 트레이닝", "동부 데이터 및 서양 렌더링", "동부 데이터 및 서양 스토리지"와 같은 응용 프로그램이 주류 방향이 될 것입니다. 데이터 센터 구축도 진부한 일반 시대에 작별을 고하고 시나리오에 진입할 것입니다. -안내 및 응용 프로그램 중심의 ""전문" 시대.

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