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2022年度爆品應用ChatGPT想必大家并不陌生，

但ChatGPT算力費用有多驚人呢，相信很少有人知道。

國盛證券基于參數數量和token數量估算，ChatGPT基于的GPT-3模型訓練一次的成本約為140萬美元。
今年1月平均每天約有1300萬獨立訪客使用ChatGPT，對應芯片需求為3萬多片英偉達A100GPU，初始運營投入成本約為8億美元，每日電費5萬美元。

英偉達A100目前是地球上擁有最強AI算力的芯片，價格約10萬人民幣一塊。

我們再來看看2022年的特效巔峰——阿凡達Ⅱ水之道，阿凡達Ⅱ的特效在全球電影史上，可以說前無古人。整個背景全部由特效組成，無論是精細度、真實度都達到了以假亂真的程度。

阿凡達Ⅱ中有一幕是近臉特寫，在22m的IMAX屏幕上，眼睛但凡有點紕漏，或者眼神有點不對都很容易被察覺。但是一旦做好了，再看別的電影的眼睛那就高下立判。

渲染阿凡達Ⅰ動用的服務器群占地900平米，約4000臺物理機，共35000核心。
當時這個服務器集群都能在2009年超算榜上前200。

阿凡達Ⅱ時長190分鐘，最高48幀，每一幀畫面要6000線程小時，渲染需要190*60*48*6000 = 3,283,200,000線程小時。后來維塔數碼渲染阿凡達Ⅱ的時候，都有新聞發布說用電超電網負荷。

2020年，維塔數碼最后找到了亞馬遜云合作，5G的帶寬是1Gbps，而亞馬遜云當時已經擁有了400Gbps帶寬的全球服務器集群。

在確定渲染方案后，特效團隊開始利用亞馬遜云進行渲染，根據公開信息顯示，特效團隊最終在8個月內完成了33億線程小時的全部渲染。

阿凡達Ⅱ并不是一個人一個導演或者一個團隊就能打造出來的，它是整個電影工業和互聯網工業的積累。

其實算力不僅在這些領域，還與我們的現實生活息息相關。

最常見的是大家每天都在使用的二維碼、美顏相機、視頻通話、自動倒車入庫……

幾千年來，人們本質的需求從未變過。無論科技如何發展，無論時代如何變化，一切都是為了人類根本的需求服務。
生理需求：飲食、睡眠、環境等。
情感需求：娛樂消遣、尊重、社會關系等。

未來算力發展預測更是不可估量，可滲透幾乎所有領域——互聯網、金融、政府、電信、制造、服務……

未來幾年的算法發展，無論是對我們的衣食住行還是工作方式，都將產生巨大影響，讓我們拭目以待。