2016年，英伟达将全球首款DGX交给了OpenAI，推进了生成式AI革新。现在，由于ChatGPT等产品的推进，全球科技公司纷繁开端开发自己的大型模型，导致预练习和推理所需的算力需求指数级增加。
依据OpenAI的分析报告显示，在2012年至2018年的6年间，人工智能练习任务中运用的算力需求增加了约30万倍。这导致GPU被广泛应用于加快芯片，英伟达占有了全球GPU商场的82%比例。
一家坐落上海张江的数据公司正在参议采购英伟达DGX的方案。他们发现一台包含8张A800的DGX超算现在市面上的价格或许高达230万元到250万元，而且价格还在继续上涨。
在算力本钱继续高企的情况下，国内的大模型开发者们期待国产解决方案。他们希望国内的GPU厂商能够推出与英伟达相媲美的产品，以降低算力本钱。
国内的GPU厂商也现已看到了AIGC带来的算力时机。燧原科技早在两年前就开端练习项目，现在他们看到了大模型预练习之上的商场时机。他们现已调整了本身的产品路线图，以满足AIGC年代的算力需求。
新型的算力技术，如光子核算和量子核算，或许成为承接人工智能核算需求增加的新技术。“新型架构的芯片满足人工智能核算需求的增加曲线一定是更陡峭的。”上海交大教授金贤敏表明。
金贤敏团队即将建设国内首条光子芯片中试线，估计下一年年中建成，产能可达上万片。在AIGC年代，算力已成为大模型开发的短期瓶颈，解决算力短缺问题是一个系统性的工程。
惠志斌，上海社科院信息所研讨员和互联网研讨中心主任表明，在AIGC年代，除了重视国外GPU厂商的先进产品，咱们还应该在光子核算和量子核算等颠覆性技术领域加强科技研制。
此时快讯
【数字基础设施提供商DOVU将于今年进行首次股权融资】金色财经报道，数字生态信用统一基础设施平台DOVU宣布将于今年开始新一轮融资。这将是该公司自2017年成立以来的首次股权融资活动。
根据公告，Dovu最近在印度签订了新的政府合同，并推出了新工具（例如AI入门解决方案），其新的DOVU代币实用程序和生态系统正在通过合作伙伴关系和开发人员工具进行开发。
