英伟达显卡：OpenAI投资对手，谁揽AI大金？

摘要：OpenAI投资对手Cohere最近完成了C轮融资，估值到达21亿美元，引发了人们的广泛关注。随着全球人工智能领域的迅猛发展，对高端芯片的需求急剧增加，特别是英伟达微处理器。OpenAI作为人工智能领域的巨头，使用了英伟达A100加速卡，这极大地提高了模型训练的效力。但是，OpenAI表示他们目前缺少足够的GPU资源，为每1亿活跃用户提供支持，需要约6.9万台的NVIDIA DGX A100 80G服务器。为了解决这个问题，OpenAI通过软件平台使得他们的模型能够轻松转移到其他硬件上，打破了依赖英伟达硬件的恶性循环。本文将详细介绍OpenAI租赁NVIDIA显卡的动机，和AI领域中英伟达的地位。

1. AI领域的需求爆发，英伟达成为首选

随着人工智能技术的飞速发展，对高性能计算的需求急剧增加。在图象辨认、自然语言处理和机器学习等领域，需要大量的计算资源来训练复杂的模型。英伟达微处理器以其强大的计算能力和极高的能效比成了AI领域的首选。根据市场调研公司Jon Peddie Research的数据，英伟达在全球数据中心GPU市场的份额高达94%，在AI领域几近是垄断地位。

2. OpenAI使用英伟达显卡加速模型训练

作为人工智能研究机构OpenAI使用了英伟达的A100加速卡来加快模型训练的速度。A100是英伟达推出的一款性能超群的显卡，它搭载了高效的Tensor Core和CUDA核心，能够实现高速的并行计算。根据OpenAI的数据，使用A100加速卡可以将模型训练时间缩短数倍，大大提高工作效力。

3. OpenAI缺少足够的GPU资源

虽然OpenAI采取了英伟达的显卡加速模型训练，但他们目前依然面临着缺少足够GPU资源的问题。根据OpenAI发布的数据，为了支持每1亿活跃用户的ChatGPT模型，他们需要约6.9万台NVIDIA DGX A100 80G服务器。但是，目前OpenAI并没有足够的GPU资源来应对如此大范围的需求。

4. 英伟达在AI领域的地位

英伟达在AI领域具有较高的市场份额，并且延续保持着技术领先的地位。除显卡以外，英伟达还推出了一系列针对人工智能利用的解决方案，如深度学习框架和GPU加速的数据库等。同时，英伟达还与众多科研机构和企业合作，共同推动人工智能的发展。这使得英伟达成了人工智能领域的重要合作火伴和提供商。

5. OpenAI的解决方案：软件平台打破依赖

为了解决GPU资源不足的问题，OpenAI利用软件平台的优势，使得他们的模型可以轻松转移到其他硬件上。他们开发了一套通用的转换工具，使得模型可以在各种硬件平台上运行，而不单单局限于英伟达的显卡。这样一来，OpenAI不再完全依赖于英伟达的硬件，打破了恶性循环，提高了可扩大性。

6. 马斯克的支持和微软的合作

作为OpenAI的联合开创人，特斯拉的CEO埃隆·马斯克租赁了1万个GPU，用于OpenAI的研究。这使得OpenAI能够取得更多的计算资源以推动人工智能的研究。另外，OpenAI还得到了微软的支持，双方合作开发了一款基于Azure的AI超级计算机，并且微软许诺在未来提供更多的GPU资源支持。

7. GPU供应的不肯定性

虽然OpenAI通过软件平台和合作火伴的支持解决了部份GPU资源的问题，但未来的供应依然存在一定的不肯定性。特别是在当前全球芯片短缺的情况下，GPU供应链遭到了严重影响。这令OpenAI和其他AI公司面临着供应不足和竞争压力。

结论

随着全球人工智能的迅猛发展，对高端芯片的需求愈来愈大。作为AI领域的巨头，OpenAI使用英伟达显卡加速模型训练，但依然面临着GPU资源不足的问题。OpenAI通过软件平台和合作火伴的支持，解决了部份GPU资源的问题。但是，供应链不肯定性依然存在，对OpenAI等AI公司来讲，如何确保延续的GPU供应是一个重要的挑战。