【导读】
近日访谈中，LeCun亲口证实：Meta为购入英伟达GPU已经花费了300亿美元，成本超过阿波罗登月。相比之下，微软和OpenAI打造的星际之门耗资1000亿美元，谷歌DeepMind CEO Hassabis则放出豪言：谷歌投入的，比这个数还多！大科技公司们烧起钱来是越来越不眨眼，毕竟，AGI的前景实在是太诱人了。
就在刚刚，Meta AI主管Yann LeCun证实：为了买英伟达GPU，Meta已经花了300亿美元，这个成本，已经超过了阿波罗登月计划！
300亿美元虽然惊人，但比起微软和OpenAI计划打造的1000亿美元星际之门，这还是小case了。
谷歌DeepMind CEO Hassabis甚至放话称：谷歌要砸进的数，比这个还多。
这才哪到哪呢。
LeCun：Meta买英伟达GPU，的确超过阿波罗登月
为了发展AI，Meta是破釜沉舟了。
在这个访谈中，主持人问道：据说Meta购入了50万块英伟达GPU，按照市价算的话，这个价格是300亿美元。所以，整个成本比阿波罗登月项目话要高，对吗？
对此，LeCun表示承认：是的，的确如此。
他补充道，「不仅是训练，还包括部署的成本。我们面临的最大问题，就是GPU的供给问题。」
有人提出质疑，认为这应该不是真的。作为史上最大的推理组织，他们应该不是把所有的钱都花在了训练上。
也有人戳破了这层泡沫，表示每个巨头都在撒谎，以此营造「自己拥有更多GPU」的假象——
虽然的确在英伟达硬件上投入大量资金，但其实只有一小部分用于实际训练模型。「我们拥有数百万个GPU」的概念，就是听起来好吹牛罢了。
当然，也有人提出质疑：考虑通货膨胀，阿波罗计划的成本应该是接近2000-2500亿美元才对。
的确，有人经过测算，考虑阿波罗计划1969年的原始价值、根据通货膨胀进行调整的话，它的总成本应该在2170亿或2410亿美元。
https://apollo11space.com/apollo-program-costs-new-data-1969-vs-2024/
而沃顿商学院教授Ethan Mollick表示，虽然远不及阿波罗计划，但以今天的美元计算，Meta在GPU上的花费几乎与曼哈顿计划一样多。
不过至少，网友们表示，很高兴对巨头的AI基础设施有了一瞥：电能、土地、可容纳100万个GPU的机架。
开源Llama 3大获成功
此外，在Llama 3上，Meta也斩获了亮眼的成绩。
在Llama 3的开发上，Meta团队主要有四个层面的考量：
模型架构
架构方面，团队采用的是稠密自回归Transformer，并在模型中加入了分组查询注意力（GQA）机制，以及一个新的分词器。
训练数据和计算资源
由于训练过程使用了超过15万亿的token，因此团队自己搭建了两个计算集群，分别具有24000块H100 GPU。
指令微调
实际上，模型的效果主要取决于后训练阶段，而这也是最耗费时间精力的地方。
为此，团队扩大了人工标注SFT数据的规模（1000万），并且采用了诸如拒绝采样、PPO、DPO等技术，来尝试在可用性、人类特征以及预训练中的大规模数据之间找到平衡。
如今，从最新出炉的代码评测来看，Meta团队的这一系列探索可以说是大获成功。
Symflower首席技术官兼创始人Markus Zimmermann在对GPT-3.5/4、Llama 3、Gemini 1.5 Pro、Command R+等130多款LLM进行了全面评测之后表示：「大语言模型的王座属于Llama 3 70B！」
- 在覆盖率上达到100%，在代码质量上达到70%
- 性价比最高的推理能力
- 模型权重开放
不过值得注意的是，GPT-4 Turbo在性能方面是无可争议的赢家——拿下150分满分。
可以看到，GPT-4（150分，40美元/百万token）和Claude 3 Opus（142分，90美元/百万token）性能确实很好，但在价格上则要比Llama、Wizard和Haiku高了25到55倍。
具体来说，在Java中，Llama 3 70B成功识别出了一个不容易发现的构造函数测试用例，这一发现既出人意料又有效。
此外，它还能70%的时间编写出高质量的测试代码。
GPT-4 Turbo在生成测试代码时倾向于加入一些明显的注释，但这在高质量的代码编写中通常是需要避免的。
测试代码的质量大大受到微调的影响：在性能测试中，WizardLM-2 8x22B比Mixtral 8x22B-Instruct高出30%。
…
想要赢得人工智能战争，代价昂贵到惨烈
如今，各大科技公司都在付出昂贵的代价，争取打赢这场AI战争。
让AI变得更智能，科技巨头们需要花费多少资金？
谷歌DeepMind老板Demis Hassabis在半个月前的TED大会上做出了预测：在开发AI方面，谷歌预计投入1000多亿美元。
作为谷歌人工智能计划最中心、最灵魂的人物，DeepMind实验室的领导者，Hassabis的这番言论，也表达了对OpenAI的毫不示弱。
根据The Information报道，微软和OpenAI计划花1000亿美元打造「星际之门」，这台超算预计包含数百万个专用服务器芯片，为GPT-5、GPT-6等更高级的模型提供动力。
当Hassabis被问及竞争对手花在超算上的巨额成本时，他轻描淡写地指出：谷歌的花费可能会超出这个数字。
我们现在不谈具体的数字，不过我认为，随着时间的推移，我们的投资会超过这个数。
如今，生成式AI的热潮已经引发了巨大的投资热。
根据Crunchbase的数据，仅AI初创企业，去年就筹集了近500亿美元的资金。
而Hassabis的发言表明，AI领域的竞争丝毫没有放缓的意思，还将更加白热化。
谷歌、微软、OpenAI，都在为「第一个到达AGI」这一壮举，展开激烈角逐。
1000亿美元的疯狂数字
在AI技术上要花掉超千亿美元，这1000亿都花会花在哪里呢？
首先，开发成本的大头，就是芯片。
目前这一块，英伟达还是说一不二的老大。谷歌Gemini和OpenAI的GPT-4 Turbo，很大程度上还是依赖英伟达GPU等第三方芯片。
模型的训练成本，也越来越昂贵。
斯坦福此前发布的年度AI指数报告就指出：「SOTA模型的训练成本，已经达到前所未有的水平。」
报告数据显示，GPT-4使用了「价值约7800万美元的计算量来进行训练」，而2020年训练GPT-3使用的计算量，仅为430万美元。
与此同时，谷歌Gemini Ultra的训练成本为1.91亿美元。
而AI模型背后的原始技术，在2017年的训练成本仅为900美元。
报告还指出：AI模型的训练成本与其计算要求之间存在直接关联。
如果目标是AGI的话，成本很可能会直线上升。
1.9亿美元：从谷歌到OpenAI，训练AI模型的成本是多少
说到这里，就让我们盘一盘，各大科技公司训练AI模型所需的成本，究竟是多少。
最近的《人工智能指数报告》，就披露了训练迄今为止最复杂的AI模型所需要的惊人费用。
让我们深入研究这些成本的细分，探讨它们的含义。
Transformer（谷歌）：930美元
Transformer模型是现代AI的开创性架构之一，这种相对适中的成本，凸显了早期AI训练方法的效率。
它的成本，可以作为了解该领域在模型复杂性和相关费用方面进展的基准。
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芯片竞赛：微软、Meta、谷歌和英伟达争夺AI芯片霸主地位
虽然英伟达凭借长远布局在芯片领域先下一城，但无论是AMD这个老对手，还是微软、谷歌、Meta等巨头，也都在奋勇直追，尝试采用自己的设计。
5月1日，AMD的MI300人工智能芯片销售额达到10亿美元，成为其有史以来销售最快的产品。
与此同时，AMD还在马不停蹄地加大目前供不应求的AI芯片的产量，并且预计在2025年推出新品。
4月10日，Meta官宣下一代自研芯片，模型训练速度将获巨大提升。
Meta训练和推理加速器（MTIA）专为与Meta的排序和推荐模型配合使用而设计，这些芯片可以帮助提高训练效率，并使实际的推理任务更加容易。
3月19日，英特尔也透露了自家最新的AI芯片——Gaudi 3 AI的更多细节。
英特尔表示，与H100 GPU相比，Gaudi 3可以在推理性能上获得50%提升的同时，在能效上提升40%，并且价格更便宜。
3月19日，英伟达发布了「地表最强」AI芯片——Blackwell B200。
英伟达表示，全新的B200 GPU可以凭倖2080亿个晶体管，提供高达20 petaflops的FP4算力。
不仅如此，将两个这样的GPU与一个Grace CPU结合在一起的GB200，可以为LLM推理任务提供比之前强30倍的性能，并且也可大大提高效率。
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2月23日，英伟达市值一举突破2万亿美元，成为了首家实现这一里程碑的芯片制造商。
同时，这也让英伟达成为了美国第三家市值超过2万亿美元的公司，仅次于苹果（2.83万亿美元）和微软（3.06万亿美元）。
2月22日，微软和英特尔达成了一项数十亿美元的定制芯片交易。
据推测，英特尔将会为微软生产其自研的AI芯片。
2月9日，《华尔街日报》称Sam Altman的AI芯片梦，可能需要高达7万亿美元的投资。
「这样一笔投资金额将使目前全球半导体行业的规模相形见绌。去年全球芯片销售额为5270亿美元，预计到2030年将达到每年1万亿美元。」
参考资料：
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其中 σ 是 softmax 函数。
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