英伟达发文秀与openai关系
英伟达与OpenAI的关系是深度的合作伙伴关系。合作背景与意义：英伟达与OpenAI的合作在人工智能领域产生了显著的影响。双方的合作不仅基于技术上的互补，还受到了市场需求的推动 。通过合作，双方能够共同推动人工智能技术的发展和创新 ，为用户提供更先进、更智能的产品和服务 。
在商业动态上 ，合作与竞争并存。英伟达是OpenAI的重要投资者和芯片供应商，OpenAI的模型训练与推理高度依赖其GPU ，如H100 、GB2000等 ，但双方未公开具体采购数量 。不过，OpenAI因英伟达GPU成本高 、功耗大 ，正探索自研ASIC芯片以降低依赖 ，类似微软Maia和谷歌TPU路径，未来可能会对英伟达形成一定挑战 。
OpenAI概念龙头股会随着市场情况变化而不同。从近来来看 ，有一些公司在相关领域表现较为突出 。比如英伟达 ，它为人工智能提供强大的计算芯片，在OpenAI相关技术的硬件支持方面有重要作用 。其先进的GPU芯片能加速深度学习等运算 ，助力OpenAI开展各类复杂的模型训练。还有微软 ，它与OpenAI有着深度合作关系 。
在AI产业的广阔版图中，芯片作为上游核心组件，其战略地位不言而喻 。近期 ，OpenAI宣布亲自涉足AI芯片领域 ，这一举动不仅标志着其对英伟达等传统芯片巨头的挑战，更预示着AI产业上游战争的正式打响。
在技术合作层面 ，Arm、微软 、英伟达 、甲骨文和OpenAI成为关键的初始技术合作伙伴 。其中 ，OpenAI与英伟达自2016年便展开深度合作，与甲骨文也建立了新的合作关系 。此次“星际之门计划”中 ，甲骨文、英伟达和OpenAI将紧密协作 ，构建并运营计算系统。
OpenAI有可能在某些方面与英伟达产生竞争，但不太可能成为下一个英伟达。以下是几点详细分析：业务模式和专注领域差异：OpenAI主要致力于人工智能研究 ，通过算法和模型的优化来推动人工智能技术的进步 。英伟达则专注于图形处理和人工智能芯片制造 ，其产品广泛应用于多个领域，包括游戏 、数据中心和自动驾驶等 。
七万亿造芯!openai能否成为下一个英伟达?
OpenAI有可能在某些方面与英伟达产生竞争 ，但不太可能成为下一个英伟达。以下是几点详细分析：业务模式和专注领域差异：OpenAI主要致力于人工智能研究 ，通过算法和模型的优化来推动人工智能技术的进步 。英伟达则专注于图形处理和人工智能芯片制造，其产品广泛应用于多个领域，包括游戏 、数据中心和自动驾驶等 。
OpenAI有可能成为下一个英伟达 ，但两者在业务模式和专注领域上存在差异 ，因此这种比较并非完全准确。OpenAI主要致力于人工智能研究，而英伟达则专注于图形处理和人工智能芯片制造 。然而 ，随着人工智能行业的快速发展 ，OpenAI在芯片需求上的增长可能使其在某些方面与英伟达产生竞争 。
英伟达已至高点即将下滑，华为或成最强对手 英伟达近期因人工智能（AI）的火爆而市值飙升 ，单日暴涨2770亿美元 ，总市值突破2万亿美元，成为美股市值第三大公司。然而 ，这一辉煌成就可能已是英伟达的顶点 ，未来其市值或将回归一万亿美元以下 。
OpenAI 投资人霍夫曼表示，对于现在的 AI 热潮下寻找好的项目 ，首先要判断一项技术的投资价值 ，要看其在提升个人、组织乃至整个人类福祉方面是否具有变革性潜力 。对于那些描绘了美好愿景 、拥有优秀创始团队和计划的企业，投资的时机自然成熟。
此外，英伟达还计划在2024年发布性能更强大的B100芯片 ，并将在2024年将H100的产量增加两倍 ，目标是生产超过200万块芯片，以应对日益增长的市场需求 。这对于当前AI领域的大型玩家如OpenAI 、Stability AI以及正在训练更大模型的公司来说 ，无疑是一个积极的信号 。
训练一个大型语言模型,究竟需要多少成本?
〖壹〗、综合成本：考虑到数据 、硬件 、人力以及模型优化等多方面的成本 ，训练一个大型语言模型的总成本可能高达数千万美元甚至更多。结语综上所述，训练大型语言模型是一项非常“烧钱”的工程。尽管可以通过模型优化等技术降低部分成本 ，但总体成本仍然非常高昂 。对于许多人来说 ，微调一个较小的模型并保持对专有数据的控制可能是一个更切实可行的解决方案 。
〖贰〗、训练大语言模型的成本主要包括计算资源成本、数据成本 、能源与环境成本 、人力成本以及研发与试错成本。 计算资源成本 训练大语言模型需要大量的计算资源，这通常意味着高昂的硬件投入 。例如 ，GPT-3完成一次训练的总计算量巨大 ，需要花费近一个月时间使用大量GPU完成，其实际计算成本非常高 。
〖叁〗、大模型的训练成本确实很高。首先 ，从计算资源的角度来看 ，大模型训练需要大量的计算力 。这些模型通常包含数十亿甚至数百亿的参数，需要强大的计算集群来支持 。例如，GPT-3这样的巨型语言模型 ，其训练过程动用了数百个GPU ，连续运行数月才完成。
〖肆〗 、综上所述，DeepSeek V3通过模型架构优化 、FP8混合精度训练以及高效的训练策略等多重创新手段 ，成功将训练成本降低至556万美元 ，相较于之前的模型成本下降了11倍 。这一成就不仅展示了DeepSeek V3在技术和成本效益方面的卓越表现，也为未来大型语言模型的训练和发展提供了新的方向和思路 。
〖伍〗、InternVL3：由上海人工智能实验室开源的多模态大型语言模型 ，具有出色的多模态感知和推理能力。该模型系列包括1b到78b共7个不同尺寸的版本 ，能同时处理文字 、图片 、视频等多种信息 。它采用创新的原生多模态预训练方法，将语言和多模态学习整合到同一个预训练阶段 ，提升了多模态能力和纯语言能力 。
2025年的人工智能战场,硝月弥漫:DeepSeek 、OpenAI与Grok的「三国杀...
〖壹〗 、在2025年的人工智能战场上 ，DeepSeek、OpenAI与Grok三大势力正上演着一场激烈的“三国杀 ”。这场博弈不仅关乎技术路线的优劣，更涉及到市场博弈与地缘政治背后的AI权力游戏。DeepSeek：低成本颠覆者 DeepSeek作为中国的AI新秀 ，以“AI界拼多多 ”的姿态迅速崛起 。
〖贰〗 、年2月 ，韩国政府宣布对来自中国的人工智能大模型DeepSeek实施全面封禁，此举使得韩国成为继意大利 、美国得克萨斯州之后，又一个将DeepSeek加入“禁用名单”的国家或地区 。以下是对韩国封禁DeepSeek事件的详细分析：封禁举措 韩国此次封禁DeepSeek的行动并非孤立事件 ，而是涉及多个层面和主体。
〖叁〗、Grok3 免费开放后气势汹汹 ，但 DeepSeek 并未因此感到恐慌 。Grok3 的优势在于免费吸粉、基准测试硬核以及 X 用户的直接上手；而 DeepSeek 则凭借其实战能力强 、成本低廉以及开源生态稳定等底牌，短期内依然能硬扛 Grok3 的挑战 。结尾 Grok3 免费开放后 ，普通人也能体验到顶尖 AI 的魅力。
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评论列表（4条）
我是9号的签约作者“于平平”！
希望本篇文章《非英伟达芯片合作打破局面，OpenAI携手谷歌优化推理成本.不是英伟达的显卡？》能对你有所帮助！
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