大模型产业仍处于“边登月边修螺丝”的阶段，如联想、英伟达这样处于“先发”身段的产业核心企业，无可厚非沉淀着更强优势。如果说大模型代表了一个新时代，那么有能力一直留在牌桌上的，也意味着拥有了更大想象空间。
我们以GPT-4为为例。尽管这款引领风潮的产品，所展示出来的“才能”令人大呼震撼，但不容忽视的是，大模型产业目前仍处于“边登月边修螺丝”的阶段，因此，即便是GPT-4身后的OpenAI团队，也一直对真实参数量守口如瓶。
这个谜团，疑似被“天才黑客”（曾在17岁和21岁分别破解iPhone和PS3），目前也是一家研发自动驾驶辅助系统的企业的老板George Hotz给捅破了。
近日，George Hotz在接受Latent Space（一家AI技术播客）的采访讲到，GPT-4其实是一个由8个2200亿参数组成的混合专家模型，核算下来即为1.76万亿参数。对比拥有1750亿参数量的GPT-3，这些模型还经过了针对不同数据、任务分布及推理的训练。
当然，这种说法并没有得到OpenAI官方的回应，只不过，伴随着这个话题的持续发酵，另外两大话题随即被推向了台前：其一是算力需求的暴涨将诱发算力焦虑，以及算力资源的争夺；其二是“摩尔定律”注定会走向终结。
作为现代计算开元时代的重要理论，“摩尔定律”自1956年被提出后，统治了半导体产业大半个世纪。眼下，由于物理极限制约，以及GPU（图形处理器）的出现，“新摩尔定律”成为AI大产业中的论调。
“新摩尔定律”的关键落脚在算力层，因此，能够率先吃到这波红利的，自然是产业链中最为核心的那些科技龙头。
比如英伟达。英伟达在AI芯片市场中的份额在75%-80%之间，同时其也是为OpenAI提供GPU芯片的公司，因此，在这场由ChatGPT引爆的全球大模型竞速之中，作为技术支撑的计算需求也不断被推高，这使得英伟达成为市场中一位重要的获利者。
随着ChatGPT应用的普遍化，仅2023年上半年，英伟达的股价就已暴涨超180%。知名投放花旗银行曾在今年初做出预测，未来12个月内，英伟达GPU销售额或将达到30亿至110亿美元。这也有望进一步推高公司市值。
当然，算力层的红利势必会延伸至云计算及服务厂商。毕竟，芯片要想真正发挥出价值，首当其冲就是服务器：芯片之间如何实现互联，系统设计如何适配不同场景及负载，机柜如何控制能耗和散热，都影响着最终性能和效率。
就这一点而言，不得不提到联想。
或许不少人对联想认知，仍停留在PC业务层面，但事实上，早在数年前，联想就已经走上了从重PC业务向算力基础设备服务商的转型之路。而杨元庆不断重复的新IT架构“端-边-云-网-智”，无不体现着联想对于未来算力的预见和部署。
至于转型成效如何，财报数据可以较为直观地给出说明。在PC业务受市场需求疲惫同步下滑的背景下，2022/23财年，集团三大业务板块中的ISG（基础设施方案业务）期内营收增长37%，SSG（方案服务业务）期内营收增长22%，非PC业务营收占比提升到近40%。
英伟达、联想、台积电也好，微软、谷歌、BAT也罢，站在由AI大模型所创造出来的新的时代机遇中，芯片企业、技术服务商们应如何以更低的系统成本，以及更少的能耗，用来支撑起持续性激增的算力需求，将决定着他们是否能在各自的赛道中实现突围。
