OpenAI首席执行官和ChatGPT的创始人Sam Altman在推特上发文，表示新版摩尔定律可能很快到来，预计全球人工智能运算能力每隔18个月将翻一番。
OpenAI首席执行官和人工智能的创始人Sam Altman在推特上发文，表示新版摩尔定律可能很快到来，预计全球人工智能运算能力每隔18个月将翻一番。
摩尔定律最初由英特尔的创始人之一戈登·摩尔提出，其规律为集成电路上可容纳的晶体管数目每隔两年便会增加一倍。而被广泛引用的「18个月」是由英特尔首席执行官大卫·豪斯提出，他预测每18个月芯片的性能就会提高一倍，这是一种以倍数增长的观测方式。
目前，人工智能使用的是GPT-3大型模型，其参数数量达到1750亿，拥有超过1亿用户，日活跃用户数超过1300万。在训练阶段，总算力消耗约为3640PF-days（即1PetaFLOP/s效率运行3640天），成本预计在500万美元/次。人工智能未来将升级到GPT-4模型，其参数数量将达到100万亿，因此需要指数级提升算力性能。
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摩尔定律最初由英特尔的创始人之一戈登·摩尔提出，其规律为集成电路上可容纳的晶体管数目每隔两年便会增加一倍。而被广泛引用的「18个月」是由英特尔首席执行官大卫·豪斯提出，他预测每18个月芯片的性能就会提高一倍，这是一种以倍数增长的观测方式。
目前，人工智能使用的是GPT-3大型模型，其参数数量达到1750亿，拥有超过1亿用户，日活跃用户数超过1300万。在训练阶段，总算力消耗约为3640PF-days（即1PetaFLOP/s效率运行3640天），成本预计在500万美元/次。人工智能未来将升级到GPT-4模型，其参数数量将达到100万亿，因此需要指数级提升算力性能。
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目前，人工智能使用的是GPT-3大型模型，其参数数量达到1750亿，拥有超过1亿用户，日活跃用户数超过1300万。在训练阶段，总算力消耗约为3640PF-days（即1PetaFLOP/s效率运行3640天），成本预计在500万美元/次。人工智能未来将升级到GPT-4模型，其参数数量将达到100万亿，因此需要指数级提升算力性能。
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目前，人工智能使用的是GPT-3大型模型，其参数数量达到1750亿，拥有超过1亿用户，日活跃用户数超过1300万。在训练阶段，总算力消耗约为3640PF-days（即1PetaFLOP/s效率运行3640天），成本预计在500万美元/次。人工智能未来将升级到GPT-4模型，其参数数量将达到100万亿，因此需要指数级提升算力性能。
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