百度对chatgpt的态度 chat gpt会取代百度吗
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前段时间，一款名为ChatGPT的人工智能聊天系统，成功在互联网上刷屏。从用户公布与AI的对话功来看，ChatGPT可以快速、精准的回答用户问题。甚至，AI还可以帮助用户进行写作，是当之无愧的生产力工具。
而这款软件成功的背后，最离不开的就是海量数据对AI的训练，进而让ChatGPT从人工“智障”，成为人工智能。在国外版ChatGPT取得成功之后。中国版ChatGPT的进展也越来越快，其中，版本的ChatGPT（文心一言）将在三月份进行发布，那么，中国版ChatGPT有什么优势，未来的发展趋势又会如何？
从数据来看，海外版ChatGPT在两个多月前发布，该系统由美国人工智能研究公司OpenAI推出，截至今年一月份，该软件的月活跃用户规模便达到了1亿人。
中国版ChatGPT，虽然是该领域的“后来者”，但是，实际上早就对该技术有所布局。2022年9月，上海人工智能大会上，CEO李彦宏表示人工智能在“技术层面和商业应用层面，都有了方向性的改变。”
可能在当时，就已经开始着手ChatGPT训练模型的搭建，并导入相关数据进行深度学习。版ChatGPT3月份发布，也从侧面证实了在这一点。
而与海外版本的ChatGPT不同，作为国内搜索引擎的开山人物。本就拥有海量的数据以及AI算法，不少人在日常生活中遇到问题后，都会下意识的就会从搜索答案。而也从来不负众望，无论是专业、非专业的问题，用户都能够在第一时间得到自己想要打答案。
在这背后，其实就是人工智能算法的加持，ChatGPT（文心一言）的发布，绝对会带来颠覆性的改变。因为，本身就拥有强大的AI算法，以及海量的数据用于预训练大模型。
中国版ChatGPT有什么优势？
首先，中国版ChatGPT，是基于中国的用户使用习惯进行的开发，所以，要更加符合国人的使用习惯。其次，数据规模越大、预训练模型参数越多，算法输出精度往往也会越高。
而则同时具备了人工智能需要的算力、算法和数据，并且还在芯片、模型、应用、框架、上有一整套完整的方案，中国版ChatGPT，不仅会更符合国人的使用习惯，在实际使用上，比起海外版的ChatGPT，甚至要更加智能。
ChatGPT未来的发展趋势
目前，人类与AI的对话中，就已经可以基本实现撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。
ChatGPT数据量的持续增加，还会推动ChatGPT的商业化落地。比如，未来ChatGPT可以进行自助决策，帮助广告公司设计广告策划、产品封面，替各行各业的从业者解决生产效率低下的问题。
根据OpenAI的预测，2023年ChatGPT将实现收入2亿美元，2024年将超过10亿美元。足以证明，ChatGPT未来是一块新的千亿乃至万亿市场，ChatGPT（文心一言）等，将会是该行业的直接受益者。
目前来看，AI算法以及深度训练，让人工智能有着超越常人的认知和判断力。但是，就AI是否会取代人类这个话题，笔者却有不同的看法，作为生产力工具的一种，AI的出现就是要帮人尽可能的减少工作量、提升工作效率。
所以，AI无法彻底取代人工，因为，所有的需求，是在被人提出来的，没有需求的提供者，AI即便具备再强大的能力，也都是无法自主运作的。
百度对chatgpt的态度 百度的chatgpt技术
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而这款软件成功的背后，最离不开的就是海量数据对AI的训练，进而让ChatGPT从人工“智障”，成为人工智能。在国外版ChatGPT取得成功之后。中国版ChatGPT的进展也越来越快，其中，百度版本的ChatGPT（文心一言）将在三月份进行发布，那么，中国版ChatGPT有什么优势，未来的发展趋势又会如何？
从数据来看，海外版ChatGPT在两个多月前发布，该系统由美国人工智能研究公司OpenAI推出，截至今年一月份，该软件的月活跃用户规模便达到了1亿人。
中国版ChatGPT，虽然是该领域的“后来者”，但是，实际上百度早就对该技术有所布局。2022年9月，上海人工智能大会上，百度CEO李彦宏表示人工智能在“技术层面和商业应用层面，都有了方向性的改变。”
百度可能在当时，就已经开始着手ChatGPT训练模型的搭建，并导入相关数据进行深度学习。百度版ChatGPT3月份发布，也从侧面证实了在这一点。
而与海外版本的ChatGPT不同，百度作为国内搜索引擎的开山人物。本就拥有海量的数据以及AI算法，不少人在日常生活中遇到问题后，都会下意识的就会从百度搜索答案。而百度也从来不负众望，无论是专业、非专业的问题，用户都能够在第一时间得到自己想要打答案。
在这背后，其实就是人工智能算法的加持，百度ChatGPT（文心一言）的发布，绝对会带来颠覆性的改变。因为，百度本身就拥有强大的AI算法，以及海量的数据用于预训练大模型。
首先，中国版ChatGPT，是基于中国的用户使用习惯进行的开发，所以，要更加符合国人的使用习惯。其次，数据规模越大、预训练模型参数越多，算法输出精度往往也会越高。
而百度则同时具备了人工智能需要的算力、算法和数据，并且还在芯片、模型、应用、框架、上有一整套完整的方案，中国版ChatGPT，不仅会更符合国人的使用习惯，在实际使用上，比起海外版的ChatGPT，甚至要更加智能。
目前，人类与AI的对话中，就已经可以基本实现撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。
ChatGPT数据量的持续增加，还会推动ChatGPT的商业化落地。比如，未来ChatGPT可以进行自助决策，帮助广告公司设计广告策划、产品封面，替各行各业的从业者解决生产效率低下的问题。
根据OpenAI的预测，2023年ChatGPT将实现收入2亿美元，2024年将超过10亿美元。足以证明，ChatGPT未来是一块新的千亿乃至万亿市场，百度ChatGPT（文心一言）等，将会是该行业的直接受益者。
目前来看，AI算法以及深度训练，让人工智能有着超越常人的认知和判断力。但是，就AI是否会取代人类这个话题，笔者却有不同的看法，作为生产力工具的一种，AI的出现就是要帮人尽可能的减少工作量、提升工作效率。
所以，AI无法彻底取代人工，因为，所有的需求，是在被人提出来的，没有需求的提供者，AI即便具备再强大的能力，也都是无法自主运作的。
ChatGPT支持使用国产智能芯片吗 ai研究专家谈chatgpt
chatgpt,chatgpt怎么用,chatgpt中文,chatgpt账号近日，ChatGPT火爆异常，一度被认为即将替代脑力工作，因为ChatGPT可以重塑一切数据，完成信息编写、内容创建、客户聊天、法律文件等。
为此，各大专家也预测了未来会被ChatGPT替代的多种工作，包括：律师、投资顾问、报税师、会计师、医疗诊断专家、客服、营销顾问、编剧、新闻工作者、程序员等。
没想到，程序员们努力打造的人工智能居然能够代替自己，果然是“上岸第一剑，先斩意中人”。
二级市场上，各类上市公司开始疯狂蹭热点，沾上AI就大涨，股价就像坐上了火箭，短短几个交易日大涨超过50％甚至翻倍。
但实际上，ChatGPT真的没有想象中的那样，随随便便就颠覆。ChatGPT归根结底还是AI（人工智能），而AI的基础就是算力，算力依靠的是芯片。
如果造不出顶级的AI芯片，就没有足够的算力提供给ChatGPT，自然也就没有所谓的颠覆了。
那么问题来了，我国的AI芯片如何呢？与英伟达差距有多少呢？
AI芯片是一种专门处理人工智能计算、应用等任务的一种芯片，也被称为AI加速器或计算卡。
在架构方面来看，AI芯片主要分为：GPU （图形处理器）、FPGA （现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）。
那么这些AI芯片如何使用呢？是不是一口气全都堆上呢？当然不是！
在实际应用中，AI芯片又分为云端、边缘、终端三种应用场景。不同的场景根据实际情况搭配不同的AI芯片。
在云端，AI不仅要处理大量的数据，同时还要进行各种各样的AI服务，包括大量的AI训练和推理工作，对AI芯片的算力要求最高；
边缘就是云端与终端之间的连接网络，在此设立一些节点，用AI芯片承担部分算力，可以有效降低云端的压力，同时提高整个AI网络的效率；
终端就是我们的手机、电脑、汽车、家电、监控等设备，这里的AI芯片要嵌入设备内部，在终端采集数据，并完成数据处理，主要负责推断。
根据以上的内容，我们可以看出云端服务器方面通常使用GPU，利用其高性能高功耗的特点，可以批量处理密集型任务；在边缘端，FPGA更适合信号处理系统，各类接口；而我们的手机、电脑、汽车则需要更专用的集成电路。
但无论何种类型的AI芯片，它们都需要一个共同的特性，那就是“强大的算力”。
根据Open AI测算：自2012年以来，全球头部AI模型训练算力需求3-4个月翻一番，每年头部训练模型所需算力增长幅度高达10倍。
对于AI算力的快速需求，我们也可以从各类事件中感受到。
1、阿尔法狗大战李世石
2016年3月9日，阿尔法狗经过三个多小时鏖战，击败了围棋九段高手李世石。这是AI第一次展现出它惊人的实力。
当时的阿尔法狗用了1202个CPU、176个GPU，约有800多万核并行计算,同时还花费电费3千美元。而李世石大概需要两个馒头，一碟泡菜，一瓶矿泉水就可以了吧！
可见彼时的AI因为算力不足，只等堆加数量，同时能耗也非常高。
2017年，升级版的阿尔法狗击败了国际围棋大师柯洁，再次引发人们的关注。
2、百度无人驾驶汽车
2017年7月6日，百度召开AI开发者大会，百度总裁陆奇在介绍“Apollo”计划时，大屏幕出现了百度创始人、董事长李彦宏坐在无人驾驶汽车行驶在北京五环的画面。
从画面中可以看到，李彦宏坐在副驾驶位置，全程不碰方向盘，全部由AI操控。
李彦宏表示：“汽车行驶很平稳，感觉非常不错。”
据悉百度的无人驾驶汽车Apollo，采用了英特尔和英伟达两家公司的AI芯片。
自动驾驶汽车上路前需要超过100亿公里的测试，如果不采用AI芯片，而拥纯人工的话，需要100辆汽车7*24小时测试100年。而搭载了AI芯片后的Apollo一天就可以跑上百万公里。
3、ChatGPT的狂欢
人工智能实验室OpenAI研发的ChatGPT聊天机器人，能够进行普通聊天、信息咨询、撰写诗词作文、修改代码等，号称能够替代脑力工作者。
不少网友通过ChatGPT，“撰写”了玄幻类、科普类的文章，甚至论文；五花八门的提问也让ChatGPT应接不暇。
那么ChatGPT需要多少算力呢？
ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days，至少要7-8个投资30亿规模的数据中心才能支撑ChatGPT的运行。
光从模型训练算力具体来看，至少需要上万颗英伟达 GPU A100，以参数规模为1750亿的GPT-3为例，一次模型训练成本超过 1200 万美元。
从这三个事件中我们可以看出，AI芯片的算力需求正在快速的增长，并且已经逼近现有芯片算力的极限，这就倒逼芯片厂商快速的迭代升级。
那么，在众多芯片厂商中，谁能承担的起未来算力需求呢？
在AI芯片领域，英伟达跑在了前面。
英伟达（NVIDIA）由美籍华人黄仁勋创建，总部位于加州圣克拉拉市，是一家设计显示芯片和主板芯片组为主的人工智能计算公司，也是GPU的发明者。
可以说，英伟达定义了GPU，推动了图形计算的快速发展，也推动了AI的快速发展。
1999年时，图形显示需求规模急速增加，CPU已经无法满足，此时，英伟达顺势推出了世界第一款GPU GeForce 256，成为CPU外最重要的逻辑芯片。
英伟达高速发展的十几年中，平均每半年就推出一款新品，每两年就更新一次架构，在AI、自动驾驶领域，就连英特尔、AMD也只能望其项背。
2010年，谷歌的AI训练采用了16000台英特尔CPU进行训练，后来英伟达为其提供了GPU，仅仅需要12个GPU就完成了这项工作。
2021年，云计算、自动驾驶、大型网游等对算力的快速需求，极大的刺激了英伟达打造更为先进的GPU H100。
英伟达H100采用了台积电5nm工艺，比上一代A100在制造工艺方面更为先进；
在晶体管数量方面，H100集成了800亿个晶体管，比A100（540亿）提升了48%，整体性能提升了6倍，算力提升3.2倍。
H100还可以加速动态规划，优化路径，在这种条件下，H100的算法将进一步提升7倍。
H100的在数据吞吐量上提升了30倍，同时可实现3TB/s 的显存带宽，以及5TB/s的互联网速度。
H100还可以把单个GPU分拆为7个，同时进行不同的运算任务，而且还可以将部分能力扩展7倍。
H100还是全球首个加密计算GPU，在提高性能的同时，有效的保护用户数据和隐私，非常适合应用在医疗、金融和云计算领域。
除了H100，英伟达最新研发的自动驾驶芯片Thor，号称业内最强，融合了CPU、AI加速架构和GPU，算力高达2000TOPS，是目前高通最新车载芯片8295（30TOPS）的66倍。
同时，英伟达正在开发新一代人工智能计算机――Eos，搭载了4600个H100 GPU，比世界上最快的超算还快1.4倍。很快，全球最快的计算机将与人们见面。
如今，英伟达在GPU领域市场份额高达70%，独立显卡领域市场份额更是高达86%。
作为全球领先的AI芯片研发公司，英伟达将在AI快速发展的浪潮中，赚得盆满钵满。而收入重新投入研发中，形成良性循环，未来的英伟达真的无法想象。
那么国产AI芯片与英伟达差距有多大呢？
国产AI芯片公司大大小小十几家，包括：龙芯、景嘉微、华为海思、摩尔线程、璧仞科技、天数智芯等等，但与英伟达比起来还差很多。
景嘉微是国内领先的GPU厂商，成立于2006年，总部位于湖南长沙。经过十几年的发展，景嘉微GPU性能如何呢？
根据官方数据，景嘉微JM9231核心频率为1.8 GHz，浮点性能可达8TFLOPS，落后英伟达最先进的Thor（2000TFLOPS）250倍。
璧仞科技公司研发的壁仞100，采用了7nm工艺制程，晶体管数量达到了770亿颗晶体管，具有高算力、高通用性、高能效三大优势。
在算力方面，16位浮点算力达到1000T以上、8位定点算力达到2000T以上，号称领先国际大厂3倍。
从算力来看，壁仞100直接对
