最近ChatGPT可谓是风靡全球，大家彼此的问候从“你吃饭了吗”变成“你玩ChatGPT了吗”。

这款当今最火爆的AI语言模型，是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。

ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。外媒评论称，ChatGPT会成为科技行业的下一个颠覆者。

虽然 ChatGPT 非常强大，但它能发挥多少本事，取决于你怎么挖掘。我们和 ChatGPT 沟通的唯一渠道，就是输入进的那段话，也叫 Prompt 提示词。

今天恰逢情人节，男生们不知道送什么礼物？不知道去哪里约会？都可以来问ChatGPT，看看它是如何回答的。

提示词说得越清楚，需求给得越多越明确， ChatGPT的答复才更是你想要的。

为了让它推荐更准确，你可以把它想象成你的秘书，提出自己所有的需求。

214情人节

上面三个问题，一般没有很多恋爱经验的男生思考好久可能都答不上来，但是对于ChatGPT，只需要几秒钟就能给出答案。为什么 ChatGPT 能在短时间内快速计算？

ChatGPT 完美运行的三个条件：训练数据+模型算法+算力，需要在基础模型上进行大规模预训练，存储知识的能力来源于1750亿参数，需要大量算力。ChatGPT基于Transformer技术，随着模型不断迭代，层数也越来越多，对算力的需求也就越来越大。

NVIDIA工程师在做 ChatGPT的时候计算的对GPU的消耗的一个估算，给大家算一下：“ 一个提问用户”英伟达GPU是6ms处理30亿个参数。 最新3.5版本的ChatGPT输出一个词大概是1750亿的参数。所以算下来一个英伟达GPU输出一个词需要350毫秒。现在ChatGPT设计的是对一个提问用户一秒出15-20个词。这意味着一个提问用户至少需要８块英伟达GPU的支持。

ChatGPT的“背后英雄”：芯片，看好国内GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模块产业链。

1）GPU：支撑强大算力需求。由于具备并行计算能力，可兼容训练和推理，目前GPU被广泛应用于加速芯片；

2）CPU：可用于推理/预测。AI服务器利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求；

3）FPGA：可通过深度学习+分布集群数据传输赋能大模型。FPGA具备灵活性高、开发周期短、低延时、并行计算等优势；

4）ASIC：极致性能和功耗表现。AI ASIC芯片通常针对AI应用专门设计了特定架构，在功耗、可靠性和集成度上具有优势；

5）光模块：容易被忽略的算力瓶颈。伴随数据传输量的增长，光模块作为数据中心内设备互联的载体，需求量随之增长。

在GhatGPT火遍全球之后，谁能率先推出中国版的GhatGPT，成为市场关注焦点。百度、阿里、网易有道、360等公司相继确认正在开发相关产品。

2月7日，百度方面确认，该公司“类ChatGPT”项目将在3月份完成内测，并面向公众开放。该项目名称已被确定为“文心一言”，目前这一项目正在做上线前的冲刺。2月8日晚间，阿里巴巴一名技术专家爆料，称阿里达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人，目前已开放给公司内员工测试。国内已有少数具备很强技术研发和工程化能力的创业公司投入大模型研发，甚至比国内大厂有先发优势。

如何衡量这些公司是否真心开发国产GhatGPT？这就不得不提一下GhatGPT诞生的相关技术背景：大算力支持、AI大模型、自然语言处理能力（NLP）和充足的资金。从而坊间传出一句话：“不买服务器的，都只是蹭热度”。

思腾合力作为行业领先的人工智能基础架构解决方案商，拥有自主品牌AI服务器及通用X86服务器，主营深思IW系列GPU服务器产品可支持1~20颗加速计算芯片，适用于深度学习训练及推理等场景，覆盖服务器、静音工作站等多种产品形态，能够满足客户全场景需求。公司扎根高性能计算领域多年，已经打造出了一套完全自主的软硬件结合的产品生态。

思腾合力成立十多年来深耕教育及科研行业，从业AI领域研究、高性能计算的重点高校百分之八十都采用了思腾产品及解决方案，为各专业老师和同学们的科学实验研究提供了完备的AI加速解决方案。目前合作客户包括清华大学、北京大学、北京理工大学、中科院计算所、中科院自动化所、中科院半导体所、中科院信息工程所，以及国内知名人工智能公司等各企事业单位。

在今天这个浪漫的节日里，思腾合力愿与您相约，携手共建中国版GhatGPT，推动未来AI的发展趋势。