机器数据时代：AI伺服器的训练与推理应用分析

一、机器数据时代、AI的训练无止境

在ChatGPT盛风吹起之际，GPT-4随之于2023年3月公布，除了文本输入之外，还可以输入图片生成解释图片的文字内容；与此同时，程序原始代码管平台GitHub用户Significant Gravitas于2023年3月发布一款基于GPT-4的应用程序“Auto-GPT”，让用户可以依据自身需求，将网络上的信息进行整合或完成项目，例如架设网站或长篇文章等。

相对于Microsoft/Google、百度等大厂以大型模型面世，Amazon则着重于客制化的应用，Amazon的AIGC服务提供平台管理、基础模型（Foundation Models）、开放编程工具等多款模型，让用户自行选择，并强调用户的数据不会被AI训练。

随着通用人工智能（Artificai General Intelligence, AGI）为发展方向，生成式AI（Generative AI, AIGC）的应用不断扩展，使数据不断成长，未来AI模型将以多模态（Multimodal）形式发展，意即AI可以理解文字、语言、图像、音频与其他形式的内容，并根据指令生产。

机器创造的数据早已于人所创造的数据，并随着生成的数据为训练数据，在模型迭代的发展过程中……

图表资料：

图1：AI服务器产业链举要

图2：2023~2027年AI服务器训练与推理应用占比预估

图3：2023~2027年AI服务器出货量预估

图4：A100和H100效能对比

图5：V100、A100、H100热设计功耗对比

表1：AI服务器PCB价格推估

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