去年，ChatGPT横空出世，一上来就技惊四座，写代码、撸作业、定计划、码文案、以及陪聊，可谓吹拉弹唱样样精通，诗书医卜无所不能。
如此多功能，你用过没？
（图：shutterstock）▼
人们在震惊之余，很快反应过来，中国可不能在人工智能这条新赛道上落后了。
有危机意识的人多，有系统性危机意识的少，想要站在人工智能的前沿领域，还要打破一层又一层连环嵌套的“卡脖子”。今年，芯片ETF的规模在二级市场芝麻开花节节高。甚至，二级市场还推出了半导体设备材料ETF，都是为了助力解决“卡脖子”。
人工智能，被算力卡脖子
ChatGPT问世后，很多人都有这样的疑问，“中国企业能做出ChatGPT这样的大模型吗？”
中国互联网企业在人工智能领域是有一定技术积累的，在ChatGPT引发大模型风潮后，很多互联网大厂纷纷推出了自家对标“ChatGPT”的大模型产品，比如百度的“文心一言”、阿里的“通义千问”、讯飞的“讯飞星火”等。
各大模型产品如雨后春笋
（魔性作画 图：壹图网）▼
这其中，算法可能不是差距最大的环节，真正卡脖子的，是很多人想不到的算力。
算力对于训练大模型可是太重要了。
大模型想要包罗万象有问必答，就得动辄千亿级别的参数，这些参数需要在训练过程中不断更新和调整。没有足够的算力，就无法快速更新这些参数。
