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李欣帥
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谷歌正憑藉強大的算力儲備和基礎設施快速研發下一代AI大模型。AI“一哥”的位置被OpenAI暫時取代之後，該位置或許即將重回谷歌手中。據SemiAnalysis報道，谷歌下一代大模型Gemini的訓練算力已達GPT-4的5倍。
眾所周知，算力是AI大模型研發的“超級引擎”，它能讓模型更快地學習、分析資料。算力不僅影響著模型的研發進度，還直接關係到模型的效能和可靠性。
因此，在AI熱潮席捲全球的當下，引發了一場前所未有的“算力爭奪戰”。從大型企業到創業公司，都在爭搶提供算力資源的GPU，最終導致GPU供不應求。
就連OpenAI這樣早早就手握大量GPU資源的公司如今都面臨GPU短缺問題。在今年6月，OpenAI的CEO Sam Altman曾提到，OpenAI 現在最大問題來源於GPU。由於GPU短缺，客戶對OpenAI提供的API的可靠性和速度有所抱怨。而更長上下文等功能的開放也受限於GPU。而為解決GPU短缺等問題，OpenAI目前正積極謀求融資。
與此同時，在OpenAI等公司為GPU犯愁時，谷歌有著自家設計的TPU（張量處理單元）。TPU是谷歌開發的人工智慧加速器專用積體電路，於2015年開始在谷歌內部使用。自發布以來，谷歌已經構建了6種不同的AI晶片（TPU、TPUv2、TPUv3、TPUv4i、TPUv4和TPUv5）。
TPU是專門為機器學習設計的晶片，在AI研發的某些方面可能比GPU更高效。並可以高度最佳化以適應谷歌的軟硬體生態和人工智慧計算工作負載。儘管TPUv5單個晶片的效能與H100 GPU晶片還有差距，但在谷歌自家的生態系統（如TensorFlow框架）中，TPU通常會有更好的效能和成本效益。
據瞭解，谷歌全新架構的多模態大模型Gemini，正在以令人難以置信的速度迭代。最近的一次迭代算力高達1e26 FLOPS，是GPT-4訓練算力的5倍。據SemiAnalysis預測，這一數字有可能在明年年底變為20倍。
谷歌的算力資源仍在快速增長。據報道，OpenAI即使在兩年內將GPU總數增加4倍，谷歌的算力資源仍然處於大幅領先地位。目前OpenAI、Meta、CoreWeave、甲骨文和亞馬遜的GPU總和仍要小於谷歌擁有的TPUv5數量。
由於算力的重要性，算力資源的差距很可能會成為谷歌拉近並拉開和OpenAI距離的關鍵因素。畢竟，擁有更多的算力資源意味著能進行更多的實驗，更快地迭代模型。
除了在算力方面的優勢，谷歌還擁有全球範圍內的大規模資料中心，為大模型的訓練和部署提供了強大的基礎設施。這使得它與其他公司（如OpenAI）競爭時具有明顯的優勢。這種優勢不僅體現在現有的資源上，還體現在其持續增長和未來發展的潛力上。
總體來說，谷歌在資源、技術、生態系統、商業模式和全球戰略等多個方面可能具有優勢，這使其在大模型的研發和發展方面具有相當的競爭力。至少在訓練前的計算規模擴充套件和研發速度方面，谷歌應該會最終勝出。
相比之下，OpenAI雖然在模型設計和演算法研究方面有著前沿的成果，但在硬體資源方面相對較弱。這種差距可能會限制OpenAI在模型規模和應用場景上的拓展能力。
充足的算力資源和高效的基礎設施，會成為谷歌在AI研究和商業應用方面的利器，也可能會成為谷歌和OpenAI競爭的重要分水嶺。當然，最後還是要看成品如何，也就是谷歌的下一代模型Gemini是否會比GPT-4 更有優勢，這一結果可能在未來幾個月會見分曉，Gemini據稱會在今年秋季釋出。它是否會取代ChatGPT的地位值得期待。
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