AGI大模型，无疑是2023年最炙手可热的风口。凭借ChatGPT，OpenAI抢占领先地位的，他们的GPT-4已经是万亿参数级别，还在训练更先进的GPT-5，届时又会在技术水平上甩开国内的追赶者。
OpenAI能够领先，先进AI显卡用到的GPU是功不可没的，GPT-4的训练就使用了2万张英伟达的GPU显卡训练。OpenAI主要就是用英伟达的A100进行训练，笔者从某宝查到这款AI显卡，售价接近20万人民币，也就是OpenAI前期显卡投资已经达到数十亿人民币，换算成美元也是用亿做单位。这款显卡也成为了最抢手的产品之一。
随着人工智能应用的普及，对高端芯片的需求也在强势上涨。然而，目前这些需求几乎都集中在英伟达的GPU上，相关芯片供不应求，价格也水涨船高。为了摆脱对芯片厂商英伟达的依赖，实现供应多元化，OpenAI决定自己生产AI芯片。
近日，美国人工智能研究公司OpenAI正计划筹集数十亿美元资金，用于打造一家芯片制造公司，以解决人工智能芯片短缺的问题。OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼正积极与全球投资者洽谈，希望能筹集足够的资金，打造一个生产半导体的工厂网络，覆盖全球。
知情人士透露，奥特曼已与总部位于阿布扎比的人工智能公司G42和日本软银集团展开讨论，并与中东的一些投资公司也会谈过。此外，英特尔、台积电、三星等知名芯片制造商也可能成为OpenAI的合作伙伴。
与此同时，国内AI厂商也在积极跟进。工信部等机构发布的报告显示，中国AI大模型专利申请总数已突破4万件。仅上半年，国内已有70多家大模型创业公司，而在技术、算力和融资能力等多方面比拼中，大模型创业公司的洗牌正在加速。
然而国内企业是否能在算力上与OpenAI这样的巨头公司比拼呢？先不说技术，这个数十亿的硬件投入就把包括BAT在内的国内大厂都抛在后面。那么国内AI企业的出路在哪里呢？
笔者认为：
首先，芯片完全依赖美国厂商，终将被对方制约，发展民族芯片是必须的，国内企业也许需要团结，分散实力可能对我们未来发展并不利。
其次，AI算法再强，终究是要被应用到我们的生活和工作中。中国在最近的20年，在5G技术带领下，移动互联网应用已经超越世界，开始起飞。我们的人口基数，乘以移动互联网时代积累的应用数，整体互联网数据量远超欧美，基于这些数据，我们能创造更加好用的AI应用。
对于普通小公司，追算法没人才，追算力没资金，更多精力应该放在设计应用，通过以往积累的数据，对大模型进行微调，让AI理解用户需求，为用户提供更贴心的服务。
AI时代已来，我们的业务正在发生改变，变化是这个时代永恒的主题。
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