《中美人工智能技术的差距:ChatGPT背后的原因》
文章主题：人工智能, 聊天机器人, ChatGPT, 国内创业者
近期，美国的OpenAI公司推出的聊天机器人程序ChatGPT引起了广泛的关注，其在业内的影响力日益扩大。众多互联网工作者纷纷关注这一程序的表现，并深入思考其背后所代表的人工智能发展的新机遇。
随着 ChatGPT 的风靡全球，我国众多创业公司和大型企业纷纷摩拳擦掌，计划打造一款具有中国特色的版本。
然而就在国内企业推出类似产品后，却遭到了网友们的一致嘲讽。
在当前的AI技术领域中，一些团队借用了我国版ChatGPT的名号，但实际上他们所采用的仅仅是ChatGPT的接口。这种现象的出现，使得一旦ChatGPT出现故障，这些团队所依赖的数据将会陷入一种尴尬的境地，进而导致整个程序无法正常运行。因此，对于这些团队而言，确保ChatGPT的稳定运行是至关重要的。
很显然，在新一轮的科技创新浪潮下，中国科技企业又输了，但这次输给美国，其实不能完全怪中企不努力，而是在技术沉淀上，美国确实领先了太多。
人工智能这一概念并非近期出现的新名词，其实早在1956年的美国达特茅斯会议上就已经被提出。紧接着在1959年，机器学习理念也应运而生，这表明西方国家在人工智能研究领域已经进行了60多年的探索。
在过去的几十年里，西方国家在人工智能领域的发展已经取得了显著的成果。尤其是在这近几年，虽然人工智能技术的实际应用尚处于初级阶段，但是西方国家的科研人员已经在深度学习算法以及GPU、NPU、FPGA等芯片技术方面进行了持续不断的探索与创新。相比之下，我国在这方面的发展起步较晚，尚未形成明显的竞争优势。
正是因为打下了算法和硬件层面的夯实基础，美国才能在人工智能领域跑出如此快的速度。
OpenAI研发的模型，2018年的GPT-1还只有1.1亿的参数量，2019年的GPT-2就迭代到了15亿。
又过了一年，已经家喻户晓的GPT-3诞生，参数量更是暴增至1750亿，系统出现了从量变到质变的跨越。
在经历了两年时间优化后，OpenAI推出基于GPT-3.5的ChatGPT，震惊全世界。
GPT-3.5版本的表现已经足够强大，然而，OpenAI却迅速在短时间内迭代并升级至GPT-4，这使得其强大的能力更加突出。尽管没有公开详细的数据，但GPT-4的出现已经显示出了它无法被替代的地位。
GPT-4新版本不仅支持文字输入，还可以接受图像和文本输入，在信息处理能力上也有大幅提升，甚至可以玩角色扮演了。
业内人士指出，在智能化水平上，GPT-4和之前的模型产生了天壤之别。
在分析ChatGPT的智能化水平时，我们可以明显地看出中美两国在人工智能技术方面存在的显著差距。这种差距的根源可以归结于以下两个关键因素。
一方面是算法层面的经验积累，长达几十年的积累是实现技术突破的基石。
另一方面则是硬件层面的优势，靠着强大的硬件支持，美国科技企业有更有利的条件去发展人工智能技术。
相较于前者，后者的技术门槛更为高超。这是因为算法的实施依赖于团队的协同努力，一旦成功构建出优秀的模型，便能够训练出一套自动化的程序。换言之，只有当团队共同努力克服技术难题，才能实现自动化程序的训练与运行。
但后者硬件优势并非某个团队能攻克的，而是需要整个半导体产业链支持。
美国有先天条件发展人工智能技术，因为美国有英伟达、AMD这样的硬件企业提供先进的硬件支持技术发展，英伟达的A100和H100，还有AMD的MI250，都是针对数据中心的顶级产品。
有外媒报道称，为了创建和维持ChatGPT所需的庞大数据库，OpenAI使用了10000个英伟达的GPU进行相关的训练。
而为了满足服务器的需求，支持实际应用，OpenAI更是已经用了约2.5万个英伟达GPU，未来还会根据需求量增加。
可见ChatGPT能够如此好用，核心原因在于美国企业掌握的算力明显强于中企，毕竟中企是很难大规模买到最先进芯片的。
比如英伟达的A100和H100就被美国限制销售了，当前，中企能够买到的只有英伟达为中国市场设计的A800系列GPU。
A800系列是A100系列的阉割版，不仅性能削弱了很多，还限制了很多峰值属性，此外其数据传输速度也大幅减慢了。
如果和英伟达H100系列比，A800系列就更加不值一提了，毕竟H100系列的性能比A100系列还要高4.5倍，创造了所有工作负载推断的世界纪录。
所以这是美企的天生优势，有全球最顶级的硬件支持算法技术的发展，中企在这一领域就有着明显不足，这是值得我们深思的问题，也是需要中企共同努力攻克的难题。
不过越是有差距，就越能体现出中企的进步空间有多大，只要我们始终坚持技术探索，不断完善半导体和相关技术产业链，就一定有超越西方国家的机会。对此你怎么看呢，欢迎评论、点赞、分享。
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