炼制大模型芯片短缺 数据有限 何以解忧 业内人士解答

大型语言模型得以发展的两大基础设施是算力与数据，就好像燃料和发动机。生成式人工智能浪潮兴起的这一年里，算力和数据这两个因素的重要性大大提升，同时也将更紧迫的优化需求凸显了出来。OpenDSC的创始人兼CEO陈冉表示三年之内尽管能够挑战英伟达的玩家，很难出现，但是国内同类别的一些高性能芯片已经基本上可以达到美国厂家生产的性能的60%左右，基本上已经将一部分高性能芯片短期的问题解决了。

信也科技的副总裁陈磊表示国内的华为昇腾目前是可以顶上的，可以使用的问题并不是很大，国内的芯片与英伟达的同等芯片确实还存在着一定的距离，但是并不是意味着完全赶不上，应该还需要一些调优的空间。

上海数据科学重点实验室的主任肖仰华表示通用人工智能大模型被应用之后在应用阶段的算力方面的能耗来源是不可忽视的一个问题，同时它可能会带来能源消耗以及与之相对应的环境保护的问题，这些都是必须要高度重视的。在某种程度上，我们可以把这些问题归结为AI对于人类能源的侵吞噬。这一问题很有可能会制约AI进一步发展。

AI想要快速发展有限的不仅仅是能源，还有数据。加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特罗素在今年7月份曾经发出警告 ChatGPT等人工智能驱动机器人很有可能会将宇宙中的文本很快的耗尽。对此北京质谱AI的CEO张鹏表示数据并不能说被完全耗尽，当今世界数据生成的速度会越来越快，而且其增长呈现了爆炸式的，未来需要研究的是如何将快速增长的数据利用起来。现在所要做的就是将人类已经积累的科学原理利用起来去指引生成相应的数据，然后再将这些数据投喂给大模型，使大模型能够成为一种与人类的生存能力和直觉的判断非常相近的存在，这在当前是非常重要的一个趋势。

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