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最近，全世界都在熱議ChatGPT。這款史上用戶增速最快的消費級應用，只用了兩個多月，就火到了幾乎無人不知的程度。何為人工智能ChatGPT?大家應該都是有所了解的。而人工智能的推進，離不開ChatGPT服務器的支持。那么，何為ChatGPT服務器呢，簡單來說，就是提供服務的機器，兩者結合在一起，就組成了人工智能服務器，那么，ChatGPT人工智能服務器是什么?ChatGPT的服務器到底有多燒錢?

一、ChatGPT人工智能服務器是什么?

ChatGPT服務器采用特殊的Ai產品陣列，對于功能的實現有很大的幫助。它的優勢主要呈現在語音識別、圖像處理、視頻成像、語義識別等領域，特別是在數據中心計算領域取得了卓越的成就人工智能服務器提供的數據計算是多方面的，包括檔案、市場細分、類型劃分等，通過特定的分析，為企業提供精準的發展方向，更有針對性的發展和改進。

ChatGPT之所以能擁有如此強大的能力，是因為將大量的數據、強大的計算能力和新穎的處理技術相結合，其核心并且不可或缺的就是算力與算法。ChatGPT的支撐使用了數千臺GPU服務器，網傳每次問答的成本是0.8美元。由此可見，生成式AI對算力的需求是超乎想象的，這為算力及基礎設施相關賽道創造了巨大的發展空間。

資料顯示，ChatGPT 是基于 GPT-3.5 優化的一個模型，GPT-3.5 是 GPT-3.0 的微調版本。OpenAI的GPT-3.0模型存儲知識的能力來源于1750億參數，單次訓練費用約460萬美元，GPT-3.5 在微軟 AzureAI 超算基礎設施上進行訓練，總算力消耗約 3640PF-days(即假如每秒計算一千萬億次,需要計算 3640 天)。

二、ChatGPT的服務器到底有多燒錢?

ChatGPT服務器和傳統的服務器一樣，在我們搜索、聊天、瀏覽網頁時，提供數據和信息服務。當然，這只是它的基礎功能，為了滿足市場和不同應用場景的需求，人工智能服務器最多可支持n多個處理器，抵得上幾十臺個人電腦的運作能力，實力超群，不僅如此，它的擴展性強，可根據企業的真實需求，提供精準的解決方案，幫助他們實現數據和資源的訴求，升級企業地位和形象。

而GPT-3訓練一次的成本約為140萬美元，對于一些更大的LLM模型，訓練成本介于200萬美元至1200萬美元之間。這一成本于全球科技大企業而言并不便宜，但尚在可接受范圍內。今年1月平均每天約有1300萬獨立訪客使用ChatGPT，對應芯片需求為3萬多片英偉達A100GPU，初始投入成本約為8億美元，每日電費在5萬美元左右。

1)計算假設：

英偉達A100：根據OneFlow報道，目前，NVIDIAA100是AWS最具成本效益的GPU選擇。

英偉達DGXA100服務器：單機搭載8片A100GPU，AI算力性能約為5PetaFLOP/s，單機最大功率約為6.5kw，售價約為19.9萬美元/臺。

標準機柜：19英寸、42U。單個DGXA100服務器尺寸約為6U，則標準機柜可放下約7個DGXA100服務器。則，單個標準機柜的成本為140萬美元、56個A100GPU、算力性能為35PetaFLOP/s、最大功率45.5kw。

2)芯片需求量：

每日咨詢量：根據Similarweb數據，截至2023年1月底，chat.openai.com網站(即ChatGPT官網)在2023/1/27-2023/2/3這一周吸引的每日訪客數量高達2500萬。假設以目前的穩定狀態，每日每用戶提問約10個問題，則每日約有2.5億次咨詢量。

A100運行小時：假設每個問題平均30字，單個字在A100GPU上約消耗350ms，則一天共需消耗729,167個A100GPU運行小時。

A100需求量：對應每天需要729,167/24=30,382片英偉達A100GPU同時計算，才可滿足當前ChatGPT的訪問量。

3)運行成本：

初始算力投入：以前述英偉達DGXA100為基礎，需要30,382/8=3,798臺服務器，對應3,798/7=542個機柜。則，為滿足ChatGPT當前千萬級用戶的咨詢量，初始算力投入成本約為542*140=7.59億美元。

每月電費：用電量而言，542*45.5kw*24h=591,864kwh/日。參考HashrateIndex統計，我們假設美國平均工業電價約為0.08美元/kwh。則，每日電費約為2,369,640*0.08=4.7萬美元/日。

ChatGPT服務器以突出的優勢，被眾多企業所認可，當下，已經代替部分的人工，被運用于金融、教育、制造、交通等多個行業，在未來的發展中，將更加全面的分布于各個行業，通過自身的優勢，為企業降低成本、節省能耗，提高效率，真正的消除計算瓶頸期，為人工智能的性能提升提供堅實的基礎，讓人工智能擁有更強的商業價值，為人類帶來便捷，成就更高品質的科技效益。