前腳剛剛呼吁暫停AI開發至少6個月，后腳馬上“暗中”購買上萬個GPU推進AIGC項目，“整活王”馬斯克又搞事情了。

據Business Insider當地時間4月11日報道，兩位知情人士透露，盡管馬斯克此前剛剛簽署公開信。但事實上，他卻在“暗中”推進新的生成式人工智能（AIGC）項目，并為此購買了上萬個GPU（圖形處理器）。

(資料圖片僅供參考)

據Business Insider消息，這1萬顯卡是買給推特的，推特版GPT已在準備中，而且推特本身就擁有海量數據，存在一定優勢，該項目涉及創建一個生成式人工智能，推特將根據自己的海量數據進行訓練。

至于推特GPT究竟作用在何處，市場人士有兩種猜測：

其一，改進搜索。

因為馬斯克曾抱怨過這一功能，甚至還聘請過著名iPhone黑客George Hotz進行為期三個月的修復。不過似乎他和馬斯克的“氣場不和”，不僅曾經拒絕了特斯拉的offer邀請，在推特本來說好的三個月，也只呆了一個月就走了。

其二，可能是廣告營銷。

廣告是社交媒體的支柱，馬斯克在收購推特之后搞了很多新政策，不少廣告商直接削減支出或干脆不合作了，導致光是推特去年12月的收入就比同期下降了約40%。

而如果有了大模型來做生成式AI創作，無論是設計素材還是提供idea，都可能會提高推特在廣告營銷方面的效率和收益。

馬斯克與OpenAI的愛恨情仇

今年3月，在GPT-3.5迭代到GPT-4，兩個月就獲得1億活躍用戶后，馬斯克等科技圈大佬帶頭潑下冷水，他們發布了一封聯名公開信，呼吁所有AI實驗室立即暫停訓練比GPT-4更強大的AI系統至少6個月。

而一眾大佬的叫停理由是：“希望暫停研發比GPT-4更強大的AI至少6個月，AI可能對社會和人類構成潛在風險；近期各人工智能實驗室陷入了失控的研發競爭，如果不能立即暫停，呼吁政府可以介入。

現在問題就來了，前腳剛剛呼吁暫停研發，后腳自己馬上就動手搞了，為什么馬斯克態度如此反復？

據媒體報道，實際上，馬斯克反對的可能不是AI，而是OpenAI和GPT。

據新興媒體Semafor透露，馬斯克與OpenAI的不和更多是出于個人原因。2018年，馬斯克告訴OpenAI的聯合創始人山姆·奧特曼，該實驗室落后于谷歌太多。馬斯克建議自己應該是經營公司的人，奧特曼和OpenAI的其他創始人拒絕了這一提議，權力斗爭導致馬斯克離開OpenAI。

不過美國《財富》雜志當時報道稱，離開的原因是因為馬斯克雖然支持人工智能，但特斯拉智能駕駛技術與OpenAI之間有“潛在利益沖突”。

在公司創立之初，馬斯克承諾向OpenA提供大約10億美元，而據Semafor的報道，該資助在他離開后就停止了。

此外，自ChatGPT誕生以來，馬斯克也沒少"針對"OpenAI。

例如其在推特上曾表示，“我捐1億美金成立的非營利組織怎么就變成一個300億市值的營利性公司了呢？如果這是合法的，為什么其他人不這樣做？”

此外，在過去OpenAI是可以使用推特數據進行AI訓練的，但ChatGPT發布的第5天，馬斯克就下令暫停了這個權限。

算力需求將持續爆發

吃瓜歸吃瓜，最后我們重點再來聊一下算力的問題。

此次馬斯克購買的1萬張GPU大概是個什么概念？事實上，特斯拉最強超算Dojo也沒有這么多，Dojo在2022年升級后公布的數據是7360塊A100，雖然這次買的什么型號還不清楚，但光從數量來說也著實不少。

另外，據ARKInvest預測，ChatGPT-4參數量最高達15000億個，由于參數量與算力需求間存在正比關系，所以可推算GPT-4算力需求最高達到31271?PFlop/s-day。

浙商證券表示，與此同時，國內外廠商加速布局大模型，其參數量均達到千億級別，同步帶動算力需求爆發式增長。

華安證券還提到，類chatGPT大模型帶來的算力增長，毋庸置疑，但算力的需求，不止局限于模型的投資初期，隨著GPTAPI的開放、下游應用多模態的成熟，對于的大模型的推理算力需求進一步提升。即在模型不斷更迭訓練中，算力需求提升；在模型應用推理中，算力需求進一步提升。由此，整個算力需求一如互聯網時期的流量需求，持續爆發。

其表示，整個大模型的算力需求包括訓練端與推理端。具體來看：首先是訓練端：算力需求，與模型參數、訓練數據集規模正相關。

其表示，未來的訓練端算力需求將是下述三大因素的乘積。

1)參數規模。也即隨著GPT 3向更多參數的GPT4、5等發展。

2)訓練集規模。

3)投入大模型的企業增長。國內包括華為、百度、阿里巴巴、騰訊、字節等互聯網巨頭以及更多加入大模型研發的企業。

而在推理端：算力需求與模型參數數量、平均序列長度、并發需求量正相關。其表示，多模態之下，圖片、視頻生成需求的提升，在公式中將會增加平均序列長度，同時隨著并發需求的增長，整個推理算力需求大幅提升。同時chatgpt應用進一步豐富，在推理端的算力需求持續提升，或將遠遠超過訓練階段的算力需求。

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