AIGC技术迅猛发展引发算力需求激增
思瀚产业研究院    2024-11-16

随着 AIGC 技术的迅猛发展，尤其是以 Transformer 为基础的大模型，对算力的需求激增。这些先进模型在训练和推理过程中，需要巨大的计算资源，包括高性能 GPU、高速存储以及高速通信网络。自2017 年Transformer模型问世以来，它已成为构建大型语言模型的基石。

该模型摒弃了传统的循环神经网络结构，通过自注意力机制处理序列数据，实现了对整个数据序列的并行处理，从而显著提升了训练和推理的效率。然而，这一技术进步也带来了对更高算力的迫切需求，进而增加了模型训练和部署的成本。

根据英伟达的数据显示，在引入 Transformer 模型之前，算力需求每两年增长约 8 倍；而采用 Transformer 模型后，这一数字飙升至每两年增长约275倍。为了满足不断攀升的算力需求，数据中心正朝着超大规模的发展方向迈进，以提供更强大的计算能力和更优越的可扩展性。同时，AI 服务器集群也在快速迭代与升级，以确保能够满足日益增长的算力需求。

根据 Scaling-law 法则，大语言模型的性能随着模型参数量、训练数据量和计算资源的增加而显著提升。从大模型的算力需求来看，随着参数规模、Token 数量以及训练所需算力的同步增长，模型性能不断提升。

以GPT-4为例，其参数量从 GPT-3 的约 1750 亿提升至约 1.8 万亿，增幅超过10 倍；而训练数据集的规模也从 GPT-3 的几千亿 Token 扩大到13 万亿Token。这种规模上的提升使得 GPT-4 在处理复杂问题和生成自然语言文本方面的能力得到了极大的增强。

随着 AIGC 大模型性能的显著提升，对计算资源的需求也呈现出指数级的增长。以 GPT-4 为例，其训练过程需要约 2.15e25 FLOPS 的运算量，这通常需要动用约 25000 块 A100 GPU，且训练周期长达90 至100 天。

此外，数据采集、模型优化和强化学习等环节的额外开销，使得整体成本变得更加高昂。根据斯坦福大学 2024 年发布的 AI 指数报告，AIGC 模型的训练成本正在急剧上升，GPT-4 的成本从 2022 年 GPT-3 的大约 430 万美元激增至2023 年的7835万美元。随着模型的不断扩展和训练过程的日益复杂，这些成本预计将继续攀升。

更多行业研究分析请参考思瀚产业研究院官网，同时思瀚产业研究院亦提供行研报告、可研报告（立项审批备案、银行贷款、投资决策、集团上会）、产业规划、园区规划、商业计划书（股权融资、招商合资、内部决策）、专项调研、建筑设计、境外投资报告等相关咨询服务方案。