有人说，美国人总是在创新、中国人总是在应用。
还有人说，中国企业搞开发都是一开源就遥遥领先，ChatGPT这种革命性产品不可能诞生在中国。
事实真是如此吗？
ChatGPT训练一次相当于120个美国家庭一年耗电
当你走进OpenAI的实验室，你会看到一排排高大的机柜，里面装满了闪耀着绿色光芒的芯片。这些是OpenAI购买的英伟达顶级AI芯片，价值几十亿人民币，其消耗的电力更是天文数字。这些芯片的数量之多，让人不禁感叹，ChatGPT背后需要的硬件条件之强大。
那么，这些昂贵的硬件和电力为什么如此重要呢？美国人在一个聊天机器人上投入如此巨大，又是为什么呢？
为了让ChatGPT可以发挥出最佳的性能，OpenAI购买了超过3万颗英伟达顶级AI芯片，每一颗芯片的价格都将近10万元人民币，仅这些芯片就相当于30亿人民币。这还不包括其他硬件设备和配件的费用！
为什么需要购买这么多芯片？这是因为ChatGPT需要大量的计算资源才能运行。每一次对话都需要进行大量的计算，包括自然语言处理、语义理解、逻辑推理等等，这些都需要海量的计算资源来完成。
而这些计算资源，就需要靠这些昂贵的芯片来支持。就好比小轿车和赛车，小轿车只需要一台普通的发动机就能跑起来，而赛车则需要高性能的引擎和配件才能达到极限速度。
但仅仅购买这些昂贵的芯片，还不足以支撑ChatGPT的运行。每个月，ChatGPT维持运转所需要的电费就相当于1000多万元人民币！这个数字让人瞠目结舌。要知道，这个数字相当于一家中型企业一个月的总收入。
这么高的电费，是怎么来的呢？首先，这些芯片需要大量的电能来运转。其次，为了保证计算的稳定性和可靠性，这些芯片需要保持在恒定的温度和湿度条件下，这同样需要大量的电能来维护。因此，每个月的电费就成了支撑ChatGPT运行的重要开销之一。
这还只是维持成本，训练成本就更让人咋舌了。根据2021年的一篇论文，在ChatGPT模型训练过程，所耗费的电量大约为129万度的电量，相当于120个美国家庭一年的用电量！相当于排放了502吨的碳，等同于110辆美国汽车一年的排放量。
当然，这只是训练模型的前期成本，实际上，模型的实际使用所消耗的电力只有前期成本的40%左右。但是随着AI模型变得越来越大，数据越来越多，它的能源消耗也在逐渐增加。
OpenAI的GPT-3使用了1750亿个参数或变量，而其前身仅使用了15亿个参数，可见能耗是以几何级数增长。而谷歌是另一个AI巨头，它的AI训练用电占该公司总用电量的10%至15%，每年耗电量达23亿度，相当于美国一个州首府所有家庭一年的用电量。
在国际碳排放背景下，ChatGPT对环境的影响也颇为引人关注。自2022年11月30日ChatGPT正式上线以来，其产生的碳排放量已超过814.61吨。美国人每年平均碳排放约为16.4吨，而丹麦人每年平均碳排放约为11吨。
由此可见，ChatGPT模型训练产生的碳排放量，相当于50个丹麦人一年的总排放。
付出这么多，美国人为何还要开发ChatGPT？
既然有这么多的付出，美国人开发ChatGPT是否值得呢？我们可以从 ChatGPT 带来的变革来看。它可以理解和模仿人类语言，可以进行自然的对话，提供准确的信息和建议。它可以在医疗、金融、教育等领域为人类服务，帮助人们更好地解决问题和提高效率。
更重要的是，ChatGPT 的出现推动了人工智能的发展，为我们提供了更多的可能性。它很可能即将为人类社会带来了深刻变革。正如火车、电力和互联网曾经引领过无数技术革新一样，ChatGPT所展示的潜力在各个领域都有可能引发新的变革。
在教育领域，ChatGPT成为一位智慧的教育家，与学生建立紧密联系，以个性化的方式引导他们探索知识的海洋。它为老师减轻了工作负担，让他们更专注于培养学生的综合能力。在很多人看来，ChatGPT正在引领一场教育革命，让教育变得更加人性化和高效。
科研领域，ChatGPT通过智能分析海量数据，帮助研究人员快速定位关键信息，推动科研创新。它不仅能自动总结研究报告，为研究人员提供宝贵参考，还能协助设计实验方案，预测实验结果，激发研究人员的想象力和创造力。
ChatGPT还能够为医生提供了分析病例、诊断和治疗的有效支持。它能够通过分析大量医学数据，给出更精确的诊断建议，提升医疗水平，改善患者的生活质量。此外，ChatGPT还能向医生推荐最新的医学研究和治疗方法，助力医学进步。
从这些例子中我们可以发现， ChatGPT或许会改变部分传统岗位的需求，特别是那些重复性劳动较多的工作。对于像中国这样基础教育占优势的国家，ChatGPT技术可能会是颠覆性的“大杀器”。
中国学生和美国学生就像正在参加一场知竞赛。两个选手都要回答同样的问题，但是你是依靠自己的大脑记忆，而美国选手则可以使用人工智能。结果，你不得不承认，你输了。这是因为人工智能可以比你更快地记住更多的知识，而且还能够准确地运用这些知识来回答问题。
顶尖围棋手柯洁对阵人工智能AlphaGo失败
所以，如果我们仍然坚持教育学生通过死记硬背和大量练习来掌握知识，那么人工智能很快就会替代我们的位置。正是因为这个原因，清华大学院长钱颖一教授才会说：未来的人工智能会让我们中国教育制度培养学生的优势荡然无存。
ChatGPT不出在中国，或许是一种幸运？
既然ChatGPT可能让全世界都为之疯狂。但为什么它没有在中国诞生呢？
前面提到，OpenAI使用了约1万颗英伟达GPU来训练GPT-3.5模型，这也是公认训练大模型的入场券。10亿美金的硬件成本，就像一个巨大的绝壁，让很多人望而却步。就像一只小鸟想要飞过这座绝壁，必须要有强壮的翅膀和充足的能量。
中国当然也有很多有钱的公司和机构，但能够拿出这么多资金投入这么一个聊天机器人项目的却寥寥无几。就像一座高山，需要攀登的人越多，就越容易有人成功登顶。美国有更多的公司愿意为ChatGPT这个项目投入资金，因此成功的概率也就更大。
但是，这并不意味着中国在AI领域的发展就落后于其他国家。相反，中国在人工智能领域也取得了很多的成就。就像一片充满生机的森林，每一个树木都有自己的价值和意义。
在中国投入ChatGPT这个项目的资金比美国少得多。这也许意味着，中国在AI领域会更加注重资源的合理利用和节能减排的问题。这也许是中国在人工智能领域的一种优势。
所以说，ChatGPT并没有在中国出现，这也许是一种幸运。
比如，百度文心一言已经完成了4次迭代，大模型推理成本降为原来的十分之一；阿里达摩院M6团队将万亿模型能耗降低超八成、效率提升近11倍。这些都是中国在人工智能领域取得的重要进展。
或许正是因为这个原因，李彦宏才会说：中国基本不会再出Openai了，没有必要再重新发明一遍轮子。
中国在人工智能领域发展的道路上，也许不同于其他国家，但是我们正在努力探索出适合我们国家的发展模式。我们相信，只要我们保持节能减排的理念，坚持科技创新，就一定能够实现人工智能与环境保护的双赢。
有人说，美国人总是在创新、中国人总是在应用。
还有人说，中国企业搞开发都是一开源就遥遥领先，ChatGPT这种革命性产品不可能诞生在中国。
事实真是如此吗？
ChatGPT训练一次相当于120个美国家庭一年耗电
当你走进OpenAI的实验室，你会看到一排排高大的机柜，里面装满了闪耀着绿色光芒的芯片。这些是OpenAI购买的英伟达顶级AI芯片，价值几十亿人民币，其消耗的电力更是天文数字。这些芯片的数量之多，让人不禁感叹，ChatGPT背后需要的硬件条件之强大。
那么，这些昂贵的硬件和电力为什么如此重要呢？美国人在一个聊天机器人上投入如此巨大，又是为什么呢？
为了让ChatGPT可以发挥出最佳的性能，OpenAI购买了超过3万颗英伟达顶级AI芯片，每一颗芯片的价格都将近10万元人民币，仅这些芯片就相当于30亿人民币。这还不包括其他硬件设备和配件的费用！
为什么需要购买这么多芯片？这是因为ChatGPT需要大量的计算资源才能运行。每一次对话都需要进行大量的计算，包括自然语言处理、语义理解、逻辑推理等等，这些都需要海量的计算资源来完成。
而这些计算资源，就需要靠这些昂贵的芯片来支持。就好比小轿车和赛车，小轿车只需要一台普通的发动机就能跑起来，而赛车则需要高性能的引擎和配件才能达到极限速度。
但仅仅购买这些昂贵的芯片，还不足以支撑ChatGPT的运行。每个月，ChatGPT维持运转所需要的电费就相当于1000多万元人民币！这个数字让人瞠目结舌。要知道，这个数字相当于一家中型企业一个月的总收入。
这么高的电费，是怎么来的呢？首先，这些芯片需要大量的电能来运转。其次，为了保证计算的稳定性和可靠性，这些芯片需要保持在恒定的温度和湿度条件下，这同样需要大量的电能来维护。因此，每个月的电费就成了支撑ChatGPT运行的重要开销之一。
这还只是维持成本，训练成本就更让人咋舌了。根据2021年的一篇论文，在ChatGPT模型训练过程，所耗费的电量大约为129万度的电量，相当于120个美国家庭一年的用电量！相当于排放了502吨的碳，等同于110辆美国汽车一年的排放量。
当然，这只是训练模型的前期成本，实际上，模型的实际使用所消耗的电力只有前期成本的40%左右。但是随着AI模型变得越来越大，数据越来越多，它的能源消耗也在逐渐增加。
OpenAI的GPT-3使用了1750亿个参数或变量，而其前身仅使用了15亿个参数，可见能耗是以几何级数增长。而谷歌是另一个AI巨头，它的AI训练用电占该公司总用电量的10%至15%，每年耗电量达23亿度，相当于美国一个州首府所有家庭一年的用电量。
在国际碳排放背景下，ChatGPT对环境的影响也颇为引人关注。自2022年11月30日ChatGPT正式上线以来，其产生的碳排放量已超过814.61吨。美国人每年平均碳排放约为16.4吨，而丹麦人每年平均碳排放约为11吨。
由此可见，ChatGPT模型训练产生的碳排放量，相当于50个丹麦人一年的总排放。
付出这么多，美国人为何还要开发ChatGPT？
既然有这么多的付出，美国人开发ChatGPT是否值得呢？我们可以从 ChatGPT 带来的变革来看。它可以理解和模仿人类语言，可以进行自然的对话，提供准确的信息和建议。它可以在医疗、金融、教育等领域为人类服务，帮助人们更好地解决问题和提高效率。
更重要的是，ChatGPT 的出现推动了人工智能的发展，为我们提供了更多的可能性。它很可能即将为人类社会带来了深刻变革。正如火车、电力和互联网曾经引领过无数技术革新一样，ChatGPT所展示的潜力在各个领域都有可能引发新的变革。
在教育领域，ChatGPT成为一位智慧的教育家，与学生建立紧密联系，以个性化的方式引导他们探索知识的海洋。它为老师减轻了工作负担，让他们更专注于培养学生的综合能力。在很多人看来，ChatGPT正在引领一场教育革命，让教育变得更加人性化和高效。
科研领域，ChatGPT通过智能分析海量数据，帮助研究人员快速定位关键信息，推动科研创新。它不仅能自动总结研究报告，为研究人员提供宝贵参考，还能协助设计实验方案，预测实验结果，激发研究人员的想象力和创造力。
ChatGPT还能够为医生提供了分析病例、诊断和治疗的有效支持。它能够通过分析大量医学数据，给出更精确的诊断建议，提升医疗水平，改善患者的生活质量。此外，ChatGPT还能向医生推荐最新的医学研究和治疗方法，助力医学进步。
从这些例子中我们可以发现， ChatGPT或许会改变部分传统岗位的需求，特别是那些重复性劳动较多的工作。对于像中国这样基础教育占优势的国家，ChatGPT技术可能会是颠覆性的“大杀器”。
中国学生和美国学生就像正在参加一场知竞赛。两个选手都要回答同样的问题，但是你是依靠自己的大脑记忆，而美国选手则可以使用人工智能。结果，你不得不承认，你输了。这是因为人工智能可以比你更快地记住更多的知识，而且还能够准确地运用这些知识来回答问题。
顶尖围棋手柯洁对阵人工智能AlphaGo失败
所以，如果我们仍然坚持教育学生通过死记硬背和大量练习来掌握知识，那么人工智能很快就会替代我们的位置。正是因为这个原因，清华大学院长钱颖一教授才会说：未来的人工智能会让我们中国教育制度培养学生的优势荡然无存。
ChatGPT不出在中国，或许是一种幸运？
既然ChatGPT可能让全世界都为之疯狂。但为什么它没有在中国诞生呢？
前面提到，OpenAI使用了约1万颗英伟达GPU来训练GPT-3.5模型，这也是公认训练大模型的入场券。10亿美金的硬件成本，就像一个巨大的绝壁，让很多人望而却步。就像一只小鸟想要飞过这座绝壁，必须要有强壮的翅膀和充足的能量。
中国当然也有很多有钱的公司和机构，但能够拿出这么多资金投入这么一个聊天机器人项目的却寥寥无几。就像一座高山，需要攀登的人越多，就越容易有人成功登顶。美国有更多的公司愿意为ChatGPT这个项目投入资金，因此成功的概率也就更大。
但是，这并不意味着中国在AI领域的发展就落后于其他国家。相反，中国在人工智能领域也取得了很多的成就。就像一片充满生机的森林，每一个树木都有自己的价值和意义。
在中国投入ChatGPT这个项目的资金比美国少得多。这也许意味着，中国在AI领域会更加注重资源的合理利用和节能减排的问题。这也许是中国在人工智能领域的一种优势。
所以说，ChatGPT并没有在中国出现，这也许是一种幸运。
比如，百度文心一言已经完成了4次迭代，大模型推理成本降为原来的十分之一；阿里达摩院M6团队将万亿模型能耗降低超八成、效率提升近11倍。这些都是中国在人工智能领域取得的重要进展。
或许正是因为这个原因，李彦宏才会说：中国基本不会再出Openai了，没有必要再重新发明一遍轮子。
中国在人工智能领域发展的道路上，也许不同于其他国家，但是我们正在努力探索出适合我们国家的发展模式。我们相信，只要我们保持节能减排的理念，坚持科技创新，就一定能够实现人工智能与环境保护的双赢。