最近人工智慧聊天機器人CHATGPT火出圈,但凡和這個沾上邊的無不帶來大量的流以及公司股票的上漲，一些興趣愛好者透過自己方式體驗了下這個智慧機器人他。

至於GPT為何大漲，首先我們需要了解到他的原理，他是基於Transform模型來模擬人類大腦儲存知識，而這些知識存量是非常龐大的，需要使用上千億個自然語言引數模型並加以人工一對一的語言訓練調教才達到現在的智慧化效果，而要做到些避免不了處理這些資料的算力。

算力的來源，還有儲存，都是離不開晶片的製造，現在國內很多企業都在快馬加鞭趕上這趟人工智慧的列車，他不同於以前的AI，什麼元宇宙之流的，gpt的問世後續是能帶來工業化革命的可能的，同時筆者也認為人工智慧也是一把雙刃劍，要極力引導向好發展。

OpenAI的ChatGPT模型是基於晶片（特別是GPU）實現的，所以芯片價格的變動可能會對ChatGPT的成本產生影響。隨著人工智慧和機器學習的發展，對晶片的需求增加，芯片價格也可能隨之上漲。

此外，芯片價格的波動也受到全球供需關係的影響。如果晶片需求量超過生產能力，價格可能會上漲。相反，如果供應過剩，價格可能會下降。

總的來說，芯片價格的變化是多種因素造成的，包括經濟情況、市場需求、生產能力等。因此，我們不能簡單地說ChatGPT漲了就是晶片漲了，需要從多個方面來考慮。

從經濟學角度來說，ChatGPT的大漲可以歸因於需求增加和供給限制兩個因素。

首先，隨著人工智慧的發展，對自然語言處理的需求日益增加，特別是在聊天機器人、客服服務等領域，使用ChatGPT的企業數量不斷增加，導致ChatGPT的價格上漲。

其次，供給限制因素也造成了ChatGPT價格的上漲。ChatGPT的技術先進，開發難度大，加之晶片短缺等因素，使得ChatGPT的供給量不能滿足市場需求，導致價格上漲。

從產業角度來看，ChatGPT的大漲也與人工智慧產業的發展有關。隨著人工智慧產業的不斷髮展，市場對高效、先進的人工智慧技術的需求不斷增加，進而推動了ChatGPT的技術研發與普及，使得ChatGPT的價值不斷提高，導致其價格上漲。

總體來說，ChatGPT的大漲既受經濟因素的影響，也受產業因素的影響，是一種正常的市場現象。

最近，ChatGPT的突然走紅令大量使用者在近期湧入其網站，其使用者數也在短短兩個月內破億，成為史上活躍使用者破億速度最快的軟體之一。有技術人士指出，除了註冊活躍使用者外，大量類似於微信小程式的外掛連結也在高頻訪問，其實際應付的使用者需求可能更為龐大。

目前AI應用主要依賴於雲廠商龐大的算力與網路資源支援，據測算，對於ChatGPT而言，支撐其算力基礎設施至少需要上萬顆英偉達GPUA 100，一次模型訓練成本超過1200萬美元。市場人士指出，ChatGPT對於高階晶片的需求增加也會拉動晶片均價，量價齊升導致晶片需求暴漲。如，復旦微電基於28nm工藝製程上研發的，採用CPU+FPGA+AI或者CPU+FPGA+GPU融合架構的PSoC，為人臉識別、計算機視覺等新興領域提供價效比更優、可靠性更高的人工智慧解決方案。又如，龍芯中科系統掌握CPU和作業系統關鍵核心技術，推出自主指令系統LoongArch龍架構，CPU效能逼近市場主流CPU的水平。

因為所有的人工智慧都是透過晶片CPU+GPU來完成的，軟體只是給出了演算法，所以硬體是根本。當然呈現出來是由軟體來實現的，所以人們只知道是哪款軟體給我們帶來了方便，還有一個大資料也是算力的支援。可以關注！

體驗過ChatGPT的朋友們，應該已經發現了，受限於 openai的算力，響應開姶變慢，系統時不時宕機。多層神經網路依賴的計算量超級大，成本方面，OpenAl的CEO Sam Altman 曾透露，ChatGPT每搜尋一次，就耗費大約幾美分，目前已經燒了40億美金。這裡面很大的投入就是執行計算的GPU晶片。即將釋出的GPT-4有100萬億引數，計算量可想而知，未來普及全球需要多少晶片啊！