近来Chat GPT的风吹得有点大，与之相关的新闻频频登上网络热搜，其背后反映出：AI大模型已经取得了里程碑式的突破。

在AI时代，计算力就是生产力。ChatGPT近日暂停了Plus项目的购买，根据业内人士的推测，这是由于ChatGPT背后的计算资源短缺造成的。因为ChatGPT模型的训练和推理需要大量的高性能计算（HPC）算力支持。据OpenAI近日发布的数据，截止目前人们对算力的需求已增长超30万倍。

科技作家陈根曾说：“接下来，GPT将更新到5、6、7技术的突破速度会越来越快，但能否形成大规模的应用还是会受到算力的限制。目前最大的限制并不是技术如何完善和进一步发展，而是计算能力一直拖后腿。GPT-4出来后，仍然有许多人无法使用，如果对各行业的应用训练逐步开放，那么算力就会是个很大的问题。

据中国信通院预测，到2030年，近70%的公司都会用到人工智能。这也意味着使用OpenAI等大型模型训练将成为未来的发展趋势，而在训练任务中使用的算力将呈指数级增长，这就催生了市场对算力资源有更高的需求。

科学家刘波认为，目前全球的算力都不足。虽然国内进入AI这个领域的企业也在做类似ChatGPT的产品，但也面临着一些挑战。从硬件层面来说，企业需要针对不同场景和高性能计算能力进行拓展和融合，以满足用户对多芯部署、分布式优化和高性能计算的需求。

在当前中美芯片竞争博弈背景下，国内AI企业该如何应对算力挑战去提高芯片的算力和突破算力的利用效率，是目前所有诸多企业面临的难题，也是一个难得的发展机会。

国内AI企业的现状及未来的发展机会

随着AI浪潮的兴起，国内的 AI市场已经变得极为火热。相较于ChatGPT等海外AIGC产品，市场普遍认为，中国拥有庞大的用户群体和数据支撑，本土化的AIGC产品成长空间巨大。这对许多中小企业来说是难得的发展机会。也为市场提供了一个生态级的创业机会窗口。

据全联并购公会信用管理委员会专家安光勇表示：海外企业在技术研发上更为成熟，相较而言，国内企业在AIGC布局上具有本土优势，国产大模型可以更好地适应中文语言和文化特点。

当下，像BAT这样的互联网大厂已凭借自身在芯片领域的多年沉淀，开始投入大模型研发。如百度已经发布大模型产品“文心一言”，目前在国内处于AI一哥的地位，可谓是占据了先机。

但对于国内很多中小型AI企业来说，技术实力和企业规模都非常有限。许多业内人士都认为做大模型的入局门槛太高，对于大多数中小企业来说，自研AI大模型的难度太大。中小企业应该找准自己的立足点，有针对性地将技术与产业有效结合，抓住在应用层创新的机会，基于企业所在的行业往下做深做透。在自家产品的基础上，根据不同的应用场景集成不同的能力，去满足不同领域客户的需求，从而建立属于自己的竞争壁垒。