上证报中国证券网讯（孙小程记者罗茂林）2 月 27 日，OpenAI 首席执行官、“ChatGPT”之父 Sam Altman 在社交媒体发文称，“新版摩尔定律可能很快要来了，全球人工智能运算量每隔 18 个月翻一番。”
公开资料显示，摩尔定律是英特尔创始人之一戈登·摩尔的经验之谈，其核心内容为：集成电路上可以容纳的晶体管数目大约每经过 18 个月到 24 个月便会增加一倍。换言之，处理器的性能大约每两年翻一倍，同时价格下降为之前的一半。
摩尔定律是内行人摩尔的经验之谈，汉译名为“定律”，但并非自然科学定律，它一定程度揭示了信息技术进步的速度。
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ChatGPT 之父提新版摩尔定律！宇宙智能数量每 18 个月翻一番
新智元报道
编辑：编辑部
一直以来，半导体行业有自己的摩尔定律。今天，ChatGPT 之父 Sam Altman 提出了新版摩尔定律，即宇宙中的智能数量每 18 个月翻一番。
今天，「ChatGPT 之父」Sam Altman 在社交媒体称，一个全新的摩尔定律可能很快就会出现，即宇宙中的智能数量每 18 个月翻一番。
观点一出，直接炸了一波。
就连马库斯坐不住了，向其泼了一盆冷水，直言道，是 AI 的炒作量每 18 个月翻一番。
那么，对于 Altman 提到的宇宙中智能数量，我们该用什么指标来衡量这种增长？
根据现有的研究可以推测，一种拟合的评估方式如下：
- 运算能力
- 学术刊物
- 专利数量
- 数据存储
新版摩尔定律，也要背靠算力
一直以来，摩尔定律是半导体行业背后奉行的金科玉律：每隔 18-24 个月，封装在微芯片上的晶体管数量便会增加一倍，芯片的性能也会随之翻一番。
而如今，ChatGPT 爆火出圈，是继 2016 年 AlphaGo 战胜李世石后，人工智能又一重大进步。
根据「2022 年人工智能现状报告」，机器学习中的计算需求加速增长。根据每个模型的训练计算量翻倍的时间，它确定了机器学习的三个时代。
前深度学习时代（2010 年前，训练计算量每 20 个月翻一番），深度学习时代（2010-15 年，每 6 个月翻一番），以及大规模时代（2016 年至今，100-1000 倍增长，然后每 10 个月翻一番）。
要知道，ChatGPT 的诞生，以及人人能够访问 ChatGPT 背后离不开的是算力。
在最新的财报会议上，摩尔定律在其最好的日子里，可以在十年内实现 100 倍的增长。通过提出新处理器、新系统、新互连、新框架和算法，并与数据科学家、AI 研究人员合作开发新模型，在整个跨度中，我们已经使大型语言模型的处理速度提高了一百万倍。
换句话说，没有英伟达，就没有 ChatGPT。据称，这一模型运行在 10,000 个英伟达 GPU 上。
像 GPT-3 这样的大型语言模型需要大量计算能力来进行初始训练。
即使是用于训练模型的最大 GPU 的内存容量也有限，而需要多个处理器并行运行。
那么，使用 ChatGPT 进行实时查询，也是需要多个处理器。
英伟达和微软研究论文称，有 1750 亿参数的 GPT-3 模型在单个 V100 上估计训练需要 288 年。即使我们能够在单个 GPU 中拟合模型，所需的大量计算也会带来不切实际的漫长训练时间。
使用并行运行的处理器是加快速度的最常见解决方案，但也有局限性，因为超过一定数量的 GPU，每个 GPU 的批处理量变得太小，进一步增加数量变得不可行，反而增加了成本。
这样一来，GPU 的处理能力成为先进人工智能模型的前提。
位于爱丁堡大学的超级计算中心，英国电子政务委员会(ePCC)主任 Mark Parsons 教授称，最大极限是使用大约 1000 个 GPU，而解决这一问题最可行的方法是一台专用的人工智能超级计算机。
即使 GPU 可以变得更快，但瓶颈仍然存在，因为 GPU 和系统之间的互连不够快。
随着 GPT 和其他大模型不断发展，并行训练的一些难点正在得到解决。
AI 论文发表量倍增
另外，全球学术出版物和专利也是衡量宇宙智能数量的标准。
2022 斯坦福 AI 指数报告显示，过去十年，全球 AI 论文发表量实现翻番，从 2010 年的 162444 篇增长到 334497 篇，且逐年递增。
具体而言，模式识别和机器学习领域的论文，仅 2015 年至 2021 年的 6 年间，就实现了倍增。
其它诸如计算机视觉、数据挖掘和自然语言处理等领域，保持了比较平稳的发展。
在专利方面，根据世界知识产权 (WIPO) 报告，2021 年共提交了 340 万件专利申请，是有史以来最高的年度总数。
在全球范围内，专利申请从 1995 年的 100 万件增加到 2010 年的 200 万件，然后是 2016 年的 300 万件。
2021 年，亚太国家占全球专利申请的三分之二以上，其中中国以近 160 万件专利申请领先。日本的专利申请总量位居第三，超过 28.9 万件。
在亚太地区之外，美国以略高于 590,000 的记录位居第二。
听君一席话，如听一席话
IEEE/ACM Fellow，IBM 研究院软件工程首席科学家 Grady Booch：
对于 Altman 这一句话给大家整的也挺懵圈，智能，到底是什么智能？
他说的是 「智能」，并没有把增长限制在人工智能甚至软件上。
有网友端上了 Intelligence 的定义。
有网友直接将其称为，Altman's Law。
ChatGPT，看科技大佬点评
1. Bill Gates
人工智能具有改变世界的力量，与个人电脑和互联网同样重要。ChatGPT 仍不完美，比如回答数学问题时出现明显错误，不过他目前还是对其在教学、提供医疗建议等方面的应用潜力感到兴奋。
2. 谷歌首席执行官 Sundar Pichai
人工智能是 Alphabet 正在开发的最深刻的技术。面对 ChatGPT 崛起，谷歌也正在开发 AI 驱动的聊天机器人 Bard 并在二月初向公众演示，计划在未来几周内发布。
3. 微软首席执行官 Satya Nadella
Nadella 对人工智能持乐观但谨慎的态度。微软正在大踏步建立 AI 技术，已经推出了配备对话式聊天机器人的新必应搜索引擎，但对于更加强大的 AI，Nadella 坚持人类需要有不容置疑的掌控能力。
4. Elon Musk
马斯克表示人工智能是未来文明的最大风险之一，它承载着巨大的希望，也隐含着巨大的危险，因此即使对于人工智能的监管是必要的，即使这可能一定程度上阻碍其发展。事实上，在与 Sam Altman 共同创立 OpenAI 时，他就认为人工智能是人类最大的威胁之一。
5. 苹果联合创始人 Steve Wozniak
Wozniak 认为 ChatGPT 对人类是十分有帮助的，但我们应当警惕它可能因为不了解人性而犯下的严重错误。这类似于人们对自动驾驶的警惕，我们了解人会做什么而清楚其他司机的反应，如果由 AI 来驾驶我们可能无法感到安心。
6. John Carmack
随着 ChatGPT 等 AI 工具的兴起，人工智能正向着复制人类功能的目标迈进，也许在短短十年内 AI 就能做到像人类一样思考和行动。
7. 互联网之父 Vint Cerf
Cerf 希望投资者在向人工智能倾注金钱时慎重考虑，毕竟技术并不总按人们所希望或者媒体所炒作的道路发展，引发变革的关键还是在于人类本身。
参考资料：
twitter.com/sama/status/1629880171921563649
https://www.businessinsider.com/elon-musk-bill-gates-business-leaders-quotes-on-chatgpt-ai-2023-2#bill-gates-american-business-magnate-and-cofounder-of-microsoft-1
https://www.pcgamer.com/nvidia-predicts-ai-models-one-million-times-more-powerful-than-chatgpt-within-10-years/
https://techmonitor.ai/technology/ai-and-automation/chatgpt-ai-compute-power
https://www.weforum.org/agenda/2022/12/innovation-patent-filings-intellectual-property-ip-applications/
