生成式AI驱动的模型规模与复杂度急遽上升，正迫使晶片架构以远超摩尔定律的速度进化。在这场硬体竞赛中，NVIDIA、AMD、Google等科技巨头纷纷推出「算力核弹级」晶片，并在效能、功耗与生态系三大战场上展开正面交锋。

2023年，ChatGPT在短短五天内突破亿级用户，彻底改写科技与应用场景的版图。背後支撑其运行的GPT-4模型，不仅需动用约1.7万颗GPU，耗电量更高达50GWh，相当於3.6万户家庭全年的用电需求。而最新的Sora影片生成模型，其单次训练成本更被传已突破5亿美元，堪称「算力黑洞」的代表。

图一 : ChatGPT需耗用大量的GPU运算资源。

生成式AI驱动的模型规模与复杂度急遽上升，正迫使晶片架构以远超摩尔定律的速度进化。在这场硬体竞赛中，NVIDIA、AMD、Google等科技巨头纷纷推出「算力核弹级」晶片，并在效能、功耗与生态系三大战场上展开正面交锋。OpenAI执行长Sam Altman更喊出募资7兆美元自建晶片厂，预示这场竞赛不仅将改写AI产业的格局，更可能重塑整个半导体生态。
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