待ってください、ChatGPT は落ちません!

文：Yan Zheng

こんなに活気があるのは久しぶりです！世界中で大きな話題を呼び起こすことができる製品はとても貴重で、脳を高速回転させながら考えてみたところ、NVIDIA CEO のジェンセン・ファン氏の「iPhone モーメント」を引用するほかないかと思いました。それを説明するために。

サービス開始から5日でユーザー数が100万人を突破しました。 2ヶ月、月々1億の生活。

それでは、ChatGPT に参入することの ROI はどれくらいでしょうか?編集者は、ChatGPT のコストと収益モデルを整理し、国内大手企業のレイアウトと関連ポリシー、開発者が ChatGPT にどのように投資すべきかを簡単にレビューしました。

1. ChatGPT の構築にかかる費用はどのくらいですか

ChatGPT の登場は「iPhone の瞬間」ですが、そのお金の消費のレベルは法外です。関係機関による試算データを初期投資コスト、研修コスト、運営コストの3つの側面に分けてまとめたものです。

1. 初期投資コスト

国内の有名証券会社である国盛証券は、現段階で OpenAI に必要な計算能力コストを計算しました。今年 1 月に ChatGPT を毎日使用するユニーク ビジターが平均約 1,300 万人であるとすると、対応するチップ需要は 30,000 NVIDIA A100 GPU を超え、初期投資コストは約 8 億米ドル、1 日あたりの電気代も約50,000米ドルです。

2. トレーニング コスト

チップとコンピューティング パワー基盤を使用すると、モデルのトレーニング コストも大きなしきい値となります。 Guosheng Securities は、パラメーターとトークンの数に基づいて、GPT-3 を 1 回トレーニングするコストは約 140 万米ドルであると推定しており、一部のより大きな LLM モデルに同じ計算式を使用すると、トレーニングコストは 200 万米ドルから 1,200 万米ドルの間になります。 。

図: 各世代の GPT パラメータのリスト

(ラージ モデルの枠組みでは、GPT モデルは、 ChatGPT、各世代のパラメータ量は急速に拡大しており、必要なデータ量や事前学習のコストも急速に増加しています）

##3. 運用コスト

##最初は返信のコストです: マスク氏はかつて Twitter プラットフォームが ChatGPT に「チャットあたりの平均コストはいくらですか?」と尋ねました。 OpenAI の CEO、Altman 氏は、ChatGPT の平均チャットコストは「一桁セント」であり、コストを最適化する努力が必要であると述べ、やや辛辣な意見を述べた。

では、この「一桁」とは何でしょうか?筆者は以下のデータをもとにその答えを得た。

· 2023 年 1 月、投資銀行モルガン スタンレーによる分析レポートでは、ChatGPT への返信コストは Google 検索クエリの平均コストの約 6 倍から 28 倍であると述べられています。

· モルガン・スタンレーによる最新の分析によると、昨年の Google の 3 兆 3,000 億件の検索の平均コストは 1 件あたり約 0.2 セントでした。

したがって、ChatGPT のチャット返信コストは 1.2 ～ 5.6 セントであることがわかります。

それでは、毎日何件の相談がありますか? , Samelikewebのデータによると、2023年1月末の時点で、chat.openai.com Webサイト（ChatGPTの公式Webサイト）には、1月27日から2月3日までの週に1日あたり2,500万人もの訪問者が訪れました。

各ユーザーが毎日約 10 件の質問をすると仮定すると、毎日約 2 億 5,000 万件の相談があることになります。そうすると、チャットの費用を賄うだけでも、1 日あたり 300 万から 1 億 4,000 万ドルもの支出が発生すると結論付けることができます。 （もちろんコストは徐々に下がっていきます。）

1000万ドルは入場料だけで、1日あたり数千万ドル、場合によっては1億ドルを超える運用になります。耐えられない！

Xiaobing の CEO、Li Di 氏は次のように計算しました。「ChatGPT のコストを考慮すると、毎日 3 億元、年間で 1,000 億元以上を消費することになります。

最近、Google の親会社である Alphabet の会長である John Hennessy 氏もコストについて懸念を表明し、大規模な言語モデルに基づく検索のコストは標準のキーワード検索の 10 倍になる可能性があると述べました。数十億ドルの追加コストが発生し、Alphabet Group の収益性に影響を及ぼすことが予想されます。

したがって、真の「ChatGPT」を構築するための敷居は高すぎます (大企業の「堀」も非常に深いでしょう)。Google のような国際的な巨人であっても、よくよく考えて慎重に検討する必要があります。

#2. OpenAI はどれくらい稼げるか

#投資と支出の巨額のコストは期待される収益をもたらすことができるでしょうか? OpenAI の好転はこの質問に答えているようです。

# 昨年、OpenAI の財務上の純損失は 5 億 4,500 万に達しました。 ChatGPT の魂の影響を目の当たりにした人々は、その収益化能力を疑いません。つい最近、OpenAI は今年の収益が 2 億米ドル、来年は 10 億米ドルになると予想していると発表しました。

現在、ChatGPT を中心とした OpenAI の収益モデルは大きく 2 つのタイプに分けられます。

1) API データ インターフェイスを提供し、自然言語処理タスクを実行し、それに基づいて課金します。文字数;

2) ChatGPTPlusはサーバー混雑時の優先応答などの特権を提供し、月額20ドルのサブスクリプションサービス料金を請求します。さらに、新しい Bing と ChatGPT Taken を組み合わせれば、この種の会話ベースのインテリジェントな検索により、多額の広告収入も得られるでしょう。

そういえば、OpenAI の責任者であるアルトマン氏は、商用化についてはあまり考えていないようで、以前、この問題について「分からない」と語っていたのですが、その後の事業との深い統合により、お金を引き寄せる能力は私たちの想像をはるかに超えています。

中国に戻ると、企業は、B 側を最初に行うか、C 側を最初に行うかというビジネス シナリオをより重視している可能性があります。

3. 一番最初に展開するために戦って、ゾウは踊ります

インターネット トラフィックがピークに達している時代に、巨人たちは躍動しています。 AIGC の分野では、大手テクノロジー企業が一筋の光を見出し、この新たなテクノロジーのトレンドを市場の競争力の優位性に効果的に変換することを期待して、積極的に展開し始めているようです。

Baidu Feipiao、Tencent Youtu、Alibaba Damo Academy、Byte、NetEase およびその他の AI 研究開発部門は、ChatGPT のような製品をめぐる新たな競争を開始しました。

実のところ、大型モデルの実績は新しいものではなく、多くの国内企業が独自の蓄積と分野の優位性を持っています。

しかし、現時点では百度が近い将来最も注目を集めるのは間違いありません。

木曜日、Baidu の創設者である Robin Li 氏は、第 4 四半期および通期の財務報告に関する電話会議で、今後の「Wen Xin Yiyan」に対する興奮と期待を強調し、大胆な発言もしました。 : 「これがクラウド コンピューティングのゲームのルールを変えると信じています。」

会議で発表された計画から判断すると、「Wen Xinyiyan」がクラウド コンピューティングの「C」になりました。 「bit」には、検索、スマートクラウド、Apollo自動運転、Xiaoduスマートデバイスなどの複数の主流ビジネスが統合され、その中でWen XinyiyanはBaidu Smart Cloudを通じて外部サービスを提供します。 3月が近づき、「スプリント期」にある「ウェン・シン・イー・ヤン」はまさにその繭から抜け出そうとしている。

10 年以上にわたる研究開発への多額の投資は、限界点を待っています。検索は C エンドを指向し、インテリジェント クラウドは B エンドを指向しており、かつてはモバイル インターネットの時代を逃した象である Baidu が、新しく包括的な「踊る」機会をもたらしています。

4. 新しい用語はなぜ存続するのでしょうか?

技術概念は際限なく出現し、宣伝に耐えられない「バズワード」が増えます。

前回メタバースについて言及されたとき、人々は「メタバースとは何か」という想像にとどまっていましたが、その後「VUCA 時代」について人々が繰り返し考察するようになりました。声は徐々にかき消されていった。

考えられるテクノロジーのトレンドが社会に足場を築きたい場合、それは最終的に真の価値を提供する必要があります。 ChatGPTに代表されるAIGC技術も、これまでの「AI実装の難しさ」という課題を克服し、AIがユーザーエクスペリエンスの向上、新たなユーザーエクスペリエンスの創出、社会的価値の創出において慎重に考えて革新できるようにする必要がある。そしてこの点が最も核心でもあります。

幸いなことに、私たちはその価値を認識しています。電子メールの作成、ブレインストーミング、コードの書き換え、要約の作成などのテキストベースのタスクは、実践者にとって確かに時間とコストを大幅に節約できます。将来的には、AIGC が音声、画像、音声などの多様なコンテンツのシナリオで見られるようになると思います。ビデオ. 悪くないパフォーマンスです。

もちろん、核となる価値観に加えて、イノベーションを促進する土壌とも切り離すことはできません。科学技術省も昨日、ChatGPTに関する質問に答え、「我が国は、科学技術の発展における利点を追求し、不利益を回避するために、AI技術を含むあらゆる新技術に対して倫理面で相応の措置を講じてきた。

次に、視点は開発者に戻ります。私たち技術者は何をする必要があるでしょうか?トレンドに従うという性急な考え方を捨て、解決すべき問題をしっかりと理解することは、単に「株価の上昇と下落」の興奮をただ眺めているよりも現実的です。たとえば、OpenAI 開発者は、モデルのトレーニング コストを削減する実用的な方法に取り組んでいます。

#25 日、中国工程院の学者でアリババ クラウドの創設者である王建氏は、2023 年世界人工知能パイオニア会議で次のように述べました: コンピューティング能力はもはやボトルネックではありませんまたは開発者への言い訳。開発者は業界全体を包括的に理解し、アルゴリズムの機能と限界を理解する必要があります。

Wang Jian 氏は、トップレベルの人工知能を真に開発する開発者は、問題を見つけて既存のテクノロジーを使用して解決するという考えに従っていると述べました。画期的な。

「適切なタイミングで適切なことを行うことが重要です。」

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