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美国在AI大模型方面的强，不是现在强，而是一直以来都很强。
从2012年AI萌芽时期，到2016年AI1.0时期，再到2022年ChatGPT带来的AI2.0时期，美国一直是AI领域的破局者，引领着全世界AI发展再进一步。
比如现在几乎所有AI大模型训练时采用的Transformer网络结构，是谷歌在2017年提出的，它具有优秀的长序列处理能力，更高的并行计算效率，无需手动设计以及更强的语义表达能力等特征。Transformer的提出让大模型训练成为可能。
保证AI大模型出现在美国的另一个关键，而美国一手云大厂，一手英伟达，手握着全球算力的核心资源。
云计算能够为AI大模型训练提供计算、存储、网络和应用平台，同时也提供数据处理、模型部署、推理等AI工具和服务。让企业能够快速训练大模型，而不用再花费你大量时间和金钱去建立和维护自己的数据中心。
目前，美国拥有世界上最大的云计算企业。IDC数据显示，2021年全球IaaS市场中，包括亚马逊、微软、谷歌、IBM在内的美国企业合计占比近70%。而美国最具代表性的AI大模型初创企业，无论是OpenAI还是Anthropic都接受了微软和谷歌这样的云大厂投资。这背后除了资金支持外，更重要的原因还在于背后的云计算资源。
算力的另一个维度是芯片，高性能的芯片可以提供更加高效的计算能力，从而加速训练过程。
速度有多快呢？2016年，黄仁勋亲手将世界第一台DGX-1（英伟达计算平台）捐献给了OpenAI，DGX-1是3000人花费3年时间才研发出来的首个轻量化的小型超算，计算和吞吐能力相当于 250台传统服务器。有了DGX-1，OpenAI之前一年的计算量只要一个月就能完成。
而目前为止，英伟达的A100芯片仍然是唯一能够在云端实际执行任务的GPU芯片。最近的GTC2023上，黄仁勋又更新了新芯片H100的进度。H100配有Transformer引擎，可以专门用作处理类似ChatGPT的AI大模型，由其构建的服务器效率是A100的十倍。
可以说，在AI大模型领域，目前的美国就是妥妥的“别人家孩子”，这也导致目前行业最具代表性的AI大模型都集中在美国。
比如OpenAI最新发布的多模态预训练大模型GPT-4，谷歌最新推出“通才”大模型PaLM-E，拥世界最大规模的5620亿参数，能看图说话、能操控机器人，以及刚刚解决AI绘画手指问题的Midjourney等等。
但在快速发展的过程中，美国业界对于AI大模型也持激进和保守两种不同的态度。
其中，微软支持的OpenAI在推动大模型落地时就更加激进。根据OpenAI关于GPT-4的安全文档，OpenAI曾在发布GPT-4前聘请安全专家进行测试。
OpenAI在文档中写道：“GPT-4表现出一些特别令人担忧的能力，例如制定和实施长期计划的能力，积累权力和资源（寻求权力），以及表现出越来越‘代理’的行为。”因此有安全专家建议将 GPT-4 的部署时间推迟 6 个月，到今年秋季再发布，但OpenAI并没有采纳这份建议。
而另一方面，在ChatGPT发布之后，谷歌曾表示自己已经具备相似能力的AI大模型，但基于安全考虑并没有及时推向市场。包括OpenAI创始人Sam Altman和马斯克都曾多次在公开场合表达了对AI大模型和人工智能的担忧，表示应该更谨慎地对待大模型的市场化。
目前由谷歌投资的，能够对标OpenAI的另一家AI初创公司Anthropic其实就是因为这样的理念不同，而从OpenAI出走并自立门户的
当然，在激烈的市场竞争下，即使曾经相对谨慎的谷歌也似乎忘记了这条担忧，并在3月7日报复性砸出5620亿参数大模型，甚至能够控制机器人运动。
目前，以微软和OpenAI为代表，美国AI大模型正在积极推动产业应用。微软早在2月份就宣布将会在全线产品接入ChatGPT，并以几乎一周一个产品的速度向外更新。
从New Bing到加入最新功能Copilot的Microsoft Teams正在搅动全球的产业变革。
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