OpenAI去年亏损达5.4亿美元，ChatGPT有多烧钱？

大型 AI 语言模型是一项昂贵的业务并不奇怪，但构建它们的成本究竟有多少尚不清楚。

根据研究公司 SemiAnalysis 的数据，ChatGPT 的巨大知名度和强大功能使其维护成本高得惊人，据The Information报道，OpenAI 每天支付高达 700,000 美元以维持其强大的基础设施运行。该公司首席分析师迪伦·帕特尔 (Dylan Patel) 表示：“大部分成本都基于他们所需的昂贵服务器。”

Patel在后续采访中告诉Insider，现在的成本可能更高，因为这些估算是基于 GPT-3，该模型为旧版 ChatGPT 提供支持，现在是免费版本。根据 Patel 的说法，OpenAI 的最新模型 GPT-4 的运行成本更高。

据The Information的报道指称，OpenAI在2022年全年累积亏损达5.4亿美元，相比2021年足足扩大一倍。

为了训练大型语言模型，计算工作负载分配给集群中的数千个 GPU，这些 GPU 在高吞吐量、低延迟网络中链接在一起。虽然ChatGPT在短时间内吸引超过上亿人使用，后续更推出付费使用版本，但由于服务背后需要透过大量GPU进行加速运算，因此也让OpenAI提供服务背后成本增加。

而除了采购GPU、电力等成本持续增加，不断招募聘用技术人才也成为OpenAI目前开销扩大原因之一，因此接受微软数十亿美元投资，并且与微软云端服务平台Azure大幅整合，实际上也是为了减少营运亏损情形。

依照OpenAI执行长Sam Altman先前说明，未来几年内希望能实现1000亿美元筹资计划，借此推动更广泛的通用型人工智慧技术发展。

目前OpenAI已经获得价值达3亿美元的新一轮融资，其市值已经增长至270亿美元至290亿美元左右。而参与新一轮融资的单位，包含老虎全球(Tiger Global)、红杉资本(Sequoia Capital)、a16z (Andreessen Horowitz)、Thrive，以及K2 Global等风险投资公司，其中更包含PayPal共同创办人Peter Thiel参与成立的创始人基金(Founders Fund)。

在此之前，OpenAI更与微软签署长期投资合作，除了将ChatGPT技术用于微软旗下产品、服务，微软也将提供Azure云端平台等资源让OpenAI使用。

在早期押注 ChatGPT 的创建者 OpenAI 之后，微软在其武器库中拥有另一个秘密武器：它自己的人工智能芯片，用于为负责理解和生成类人语言的大型语言模型提供动力。

据两位直接了解该项目的人士透露，这家软件巨头早在 2019 年就开始开发内部代号为 Athena 的芯片。其中一位表示，这些芯片已经提供给一小部分正在测试该技术的微软和 OpenAI 员工。微软希望该芯片的性能优于目前从其他供应商处购买的芯片，从而节省其在昂贵的 AI 工作上的时间和金钱。

谷歌搜索显示，Nvidia H100 是用于训练机器学习系统的更受欢迎的 GPU 之一，在市场日益稀缺的情况下，其在 eBay 等经销商服务上的售价高达 40,000 美元。

这些高昂的成本促使几家大型科技公司开发他们的硬件，Meta、谷歌和亚马逊在过去几年都在开发机器学习芯片。

在部署该芯片时，微软希望取代目前使用的 Nvidia 图形处理单元，转而使用更高效、运行成本更低的东西。简单地说，潜在的节省可能是巨大的。

“与 Nvidia 的产品相比，Athena 如果具有竞争力，可以将每个芯片的成本降低三分之一，”Patel 告诉The Information。

虽然目前只能推测 OpenAI 打算如何使用微软的 AI 芯片，但上周，OpenAI 首席执行官 Sam Altman表示，“我们正处于“巨型 AI 模型时代”的末尾，因为像 ChatGPT 这样的大型语言模型似乎正在接近其庞大规模的收益递减点。根据OpenAI 自己的分析，OpenAI 最新的 GPT-4 模型报告的参数大小超过一万亿，可能已经接近实际可扩展性的极限。

虽然更大的尺寸通常意味着人工智能的能力更强，但如果帕特尔的分析是正确的，那么所有增加的膨胀都会推高成本。

鉴于 ChatGPT 的巨大成功，OpenAI 可能不会因为钱而受伤。