从AIGC看AI服务器发展趋势
来源:拓墣产业研究发布时间:2023-07-061612浏览
询问 AI自2022年11月OpenAI的ChatGPT爆红后，大型人工智能模型就此展开商业应用时代，Microsoft 将 ChatGPT 整合进 Bing，接续将AI 导入旗下产品中。与此同时，Google、Meta、百度也不遑多让，各自公布大型模型的成果与产品，随着AI进入广泛的商用与普及，让原先仅占1％之AI服务器无法负荷大量的用户和数据·因而带动数据中心AI服务器的渗透率提升。OpenAI于2022年11月公布基于大型语言模型（Large Language Models， LLM）GPT—3.5架构的聊天机器人ChatGPT，可根据关键词或问题需求回答或整合信息，并具备脉络化的连贯能力，因此在答复上彷佛与真人对话无异。尽管目前ChatGPT的数据库时效性被限制于2021年，以及准确性仍有待加强，但在普遍性常识或知识性答复已具一定水平；同时，ChatGPT亦可透过人类回馈增强学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）的机制，强 化词汇与文句理解，提升对话的精确性。鉴于 ChatGPT 对答流畅与整合信息能力，因而爆红吸引大量注册人数，也展现出大型人工智能模型的成功。不出半载，OpenAI于2023年3月直接公布GPT—4，强化图文解释与解图（Chain—of—Thought）能力，大量的人工智能自动生成内容（AI Generated Content，AIGC）如雨后春笋，应用产品以文字、图像、 音乐、编码等类别较常见。由于AIGC发展需要数据、算力与算法进行模型训练，也因此大型模型训练以云端大厂较具优势，其他如Google、Meta、百度等大厂，亦持续推出大型模型产品，并将AIGC与产品结合，推动AI的大规模商业应用。
主要章节●●
1
大型语言模型世代来临，AI走向大规模应用
2
算力需求推升AI服务器渗透率
3
拓墣观点
图表资料●●
1
AI服务器成本结构推估
2
大型模型举要
3
ChatGPT的 合作厂商与应用举要
4
2022年各厂商AI服务器采购量占比
5
AI服务器成本结构推估
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