大模型產(chǎn)業(yè)仍處于“邊登月邊修螺絲”的階段，如聯(lián)想、英偉達這樣處于“先發(fā)”身段的產(chǎn)業(yè)核心企業(yè)，無可厚非沉淀著更強優(yōu)勢。如果說大模型代表了一個新時代，那么有能力一直留在牌桌上的，也意味著擁有了更大想象空間。

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我們以GPT-4為為例。盡管這款引領風潮的產(chǎn)品，所展示出來的“才能”令人大呼震撼，但不容忽視的是，大模型產(chǎn)業(yè)目前仍處于“邊登月邊修螺絲”的階段，因此，即便是GPT-4身后的OpenAI團隊，也一直對真實參數(shù)量守口如瓶。

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這個謎團，疑似被“天才黑客”（曾在17歲和21歲分別破解iPhone和PS3），目前也是一家研發(fā)自動駕駛輔助系統(tǒng)的企業(yè)的老板George Hotz給捅破了。

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近日，George Hotz在接受Latent Space（一家AI技術播客）的采訪講到，GPT-4其實是一個由8個2200億參數(shù)組成的混合專家模型，核算下來即為1.76萬億參數(shù)。對比擁有1750億參數(shù)量的GPT-3，這些模型還經(jīng)過了針對不同數(shù)據(jù)、任務分布及推理的訓練。

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當然，這種說法并沒有得到OpenAI官方的回應，只不過，伴隨著這個話題的持續(xù)發(fā)酵，另外兩大話題隨即被推向了臺前：其一是算力需求的暴漲將誘發(fā)算力焦慮，以及算力資源的爭奪；其二是“摩爾定律”注定會走向終結(jié)。

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作為現(xiàn)代計算開元時代的重要理論，“摩爾定律”自1956年被提出后，統(tǒng)治了半導體產(chǎn)業(yè)大半個世紀。眼下，由于物理極限制約，以及GPU（圖形處理器）的出現(xiàn)，“新摩爾定律”成為AI大產(chǎn)業(yè)中的論調(diào)。

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“新摩爾定律”的關鍵落腳在算力層，因此，能夠率先吃到這波紅利的，自然是產(chǎn)業(yè)鏈中最為核心的那些科技龍頭。

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比如英偉達。英偉達在AI芯片市場中的份額在75%-80%之間，同時其也是為OpenAI提供GPU芯片的公司，因此，在這場由ChatGPT引爆的全球大模型競速之中，作為技術支撐的計算需求也不斷被推高，這使得英偉達成為市場中一位重要的獲利者。

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隨著ChatGPT應用的普遍化，僅2023年上半年，英偉達的股價就已暴漲超180%。知名投放花旗銀行曾在今年初做出預測，未來12個月內(nèi)，英偉達GPU銷售額或?qū)⑦_到30億至110億美元。這也有望進一步推高公司市值。

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當然，算力層的紅利勢必會延伸至云計算及服務廠商。畢竟，芯片要想真正發(fā)揮出價值，首當其沖就是服務器：芯片之間如何實現(xiàn)互聯(lián)，系統(tǒng)設計如何適配不同場景及負載，機柜如何控制能耗和散熱，都影響著最終性能和效率。

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就這一點而言，不得不提到聯(lián)想。

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或許不少人對聯(lián)想認知，仍停留在PC業(yè)務層面，但事實上，早在數(shù)年前，聯(lián)想就已經(jīng)走上了從重PC業(yè)務向算力基礎設備服務商的轉(zhuǎn)型之路。而楊元慶不斷重復的新IT架構“端-邊-云-網(wǎng)-智”，無不體現(xiàn)著聯(lián)想對于未來算力的預見和部署。

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至于轉(zhuǎn)型成效如何，財報數(shù)據(jù)可以較為直觀地給出說明。在PC業(yè)務受市場需求疲憊同步下滑的背景下，2022/23財年，集團三大業(yè)務板塊中的ISG（基礎設施方案業(yè)務）期內(nèi)營收增長37%，SSG（方案服務業(yè)務）期內(nèi)營收增長22%，非PC業(yè)務營收占比提升到近40%。

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英偉達、聯(lián)想、臺積電也好，微軟、谷歌、BAT也罷，站在由AI大模型所創(chuàng)造出來的新的時代機遇中，芯片企業(yè)、技術服務商們應如何以更低的系統(tǒng)成本，以及更少的能耗，用來支撐起持續(xù)性激增的算力需求，將決定著他們是否能在各自的賽道中實現(xiàn)突圍。