华西证券预测，全球AI软件市场规模将在2025年达到1260亿美元，2021年到2025年复合增长率为41.02%。
ChatGPT繁荣的背后，是堪称天文数字的算力支持。
据测算，AI训练服务器方面，单个大语言模型训练驱动AI训练服务器需求约2亿美元；AI推理服务器方面，如ChatGPT在初期便可带动推理服务器需求约45亿美元。
一时间，ChatGPT们层出不穷，而它们背后的AI服务器赛道也开始随之水涨船高。
算力作为大模型的核心引擎，它的计算公式很简单：有多少枚GPU芯片就能产生多大的算力，高端GPU芯片的数量，能直接影响算力的大小。
ChatGPT所需要的算力并不是固定的，反而是逐次递增。ChatGPT越聪明，背后的代价是所需算力越来越多。
据媒体推测，GPT-3训练成本预计在500万美元/次，GPT-3模型需花费训练成本约140万美元，Google的PaLM模型需花费训练成本约1120万美元。
Chiliz上线以太坊和Chiliz Chain之间的跨链桥:5月10日消息，Chiliz 上线以太坊和 Chiliz Chain 之间的跨链桥，用户可通过该跨链桥将以太坊上 CHZ 跨链至 Chiliz Chain。目前该跨链桥仅支持 CHZ。[2023/5/10 14:54:44]
据微软高管透露，为ChatGPT提供算力支持的AI超级计算机，是微软在2019年投资10亿美元建造的一台大型顶尖超级计算机，配备了数万个英伟达A100 GPU，还配备了60多个数据中心总共部署了几十万个英伟达GPU辅助。
为了满足与日俱增的ChatGPT算力需求，微软宣布将推出基于英伟达最新旗舰芯片H100 GPU和英伟达Quantum-2 InfiniBand网络互连技术，推出Azure可大规模扩展的AI虚拟机系列，以显著加速AI模型的开发。
看上去，ChatGPT的背后就是满篇的英伟达、英伟达和英伟达。
Riot Blockchain：公司持有约3995枚比特币，全部由挖矿业务生产:11月3日消息，Riot Blockchain(RIOT.O)表示，2021年10月生产了464枚比特币，同比增长433%；截至2021年10月31日，持有约3995枚比特币，全部由公司挖矿业务生产。（金十）[2021/11/3 6:30:00]
实际上，英伟达作为硬件霸主，不仅在消费级市场占据大部分市场，也是AI服务器芯片领域的头号选择。
物以稀为贵，目前英伟达的旗舰芯片H100，在一周时间涨价近7万元人民币，售价普遍高达30万元左右；次旗舰A100芯片在短短三个月多时间里，从6万元一路涨至9万元，涨幅超过50%。
不仅涨价买不到，甚至美国还禁止英伟达卖芯片。在去年8月，美国政府发布出口管制政策，禁止英伟达将A100、H100两款芯片售往中国。
为了不丢掉中国市场，又符合美国出口管制，英伟达随后推出性能阉割版A800、H800芯片。但这两款芯片同样被供不应求的市场一抢而空，价格也随之水涨船高。
数据：排名前100地址拥有Chainlink总供应量的83％:分析公司Glassnode的数据显示，排名前1%的LINK地址现在拥有的LINK余额高达78.017%，比两年前的78.009%有所增加。一位推特用户也是LINK持有者，开玩笑说LINK支持者可能不知道该代币的巨鲸情况。“不要告诉Chainlink持有者，排名前100位的地址占供应量的83％。”（Zycrypto）[2020/8/8]
以百度阿里腾讯为首，国内大部分互联网公司都已经宣布进军大模型。市场统计，从ChatGPT之后，中国年内即将推出的大模型数量已超10个。
如果想要达到ChatGPT的水准，至少需要3000枚A100芯片，以9万/枚的价格来算就是2.7亿人民币才能完成一个大模型部署；10个大模型就需要3万枚A100芯片，27亿人民币。
加上后期训练成本，所需要的芯片更是天文数字。但按照目前英伟达的交货时间来看，想要买到足够的芯片，可不是一件容易的事情。
伦敦上市矿企Argo Blockchain 2019年收入增长超过10倍:伦敦上市矿企Argo Blockchain今天宣布，2019年其收入增至之前的11倍，从76万英镑增至862万英镑。该公司表示，这一增长是由于其从面向消费者的“挖矿即服务”业务向专有挖矿模式的转变。（Bdaily）[2020/4/29]
恍惚间，矿卡时代又再次来临。
在前些年虚拟货币火热的时候，作为挖矿必备的显卡提供商，英伟达几年时间大赚特赚了48亿美元。如今又靠着ChatGPT活出第二世，让历史再次重演。
面对市场需求激增，借AI浪潮翻身的英伟达很鸡贼的推出算力租赁服务。
3月21日，2023年GTC大会上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋推出NVIDIA DGX Cloud，可以为企业提供训练生成式AI高级模型所需的基础设施和软件。DGX Cloud每个实例配有8个H100或A100 80GB GPU，企业可以云租赁的形式按月租用DGX Cloud集群，价格为每实例3.7万美元/月起。
动态 | EOS NewYork 发文回应 AnChain.ai 报告及其对 EOS 菠菜 dApp 的报道:据MEET.ONE 报道报道，六月初，AnChain.ai 宣布其平台对 EOS 上排名前 10 的菠菜 dApp 的分析，并构陷 51% 的账户和 75% 的交易与这些 dApp 上的智能合约相关，且为机器人运作的结果。由于这篇文章，一些媒体的报道将 dApp 定性为无作为的应用，把多数的 EOS 用户当成是机器人。为此， EOS New York 发文回应该报道，并称其对 EOS 认知不足，且通过 dApp 生态系统、报告、商业决策、以及区块链内在属性等方面分析，反驳 Anchain.ai 观点。[2019/6/12]
英伟达真的没有替代品吗？为什么企业宁愿选择租赁，也不选择其他GPU芯片商？
IDC数据显示，国内GPU服务器在2021年占国内服务器市场规模的比例超过88.4%，使用英伟达的产品占比超80%。
AI大模型所需要的芯片在处理信息的精细度和算力速度要求更高，在超算领域，双精度浮点计算能力FP64是进行高算力计算的硬性指标。而英伟达的H100、A100是目前唯一具备这些能力的芯片。
美国卡脖子的并不只有英伟达芯片的售卖，从技术、设备、材料都限制中国企业的研发。但在美国的重重限制下，中国企业仍然顶着压力跑出几匹黑马。
根据IDC最新发布的《中国加速计算市场（2021年下半年）跟踪报告》，2021年全年中国AI服务器市场规模达350.3亿元，同比增长68.6%。
在企业级GPU芯片领域，中国厂商壁仞科技在2022年推出BR100芯片、天数智芯推出了智铠100芯片、寒武纪推出了思元270芯片。
其中壁仞科技称，BR100拥有全球最高算力，峰值算力达到了市场在售旗舰产品的三倍以上，16位浮点算力达到1000T以上、8位定点算力达到2000T以上，单芯片峰值算力达到PFLOPS级别。
虽然数据良好，但缺少至关重要的处理FP64的能力，依然无法完全取代英伟达H100、A100俩兄弟。
并且，英伟达使用的CUDA平台早已成为应用最为广泛的AI开发生态系统，只支持英伟达的Tesla架构GPU，在现阶段根本无法用国产芯片取代。
虽然中国芯片厂商正在对GPU芯片领域奋起直追，但技术差距和美国卡脖子仍是关键性问题，还需要一段时间的努力。
借着大模型东风一路上扬的不止AI服务器和GPU芯片，还有储存器市场。
ChatGPT的运行条件包括训练数据、模型算法和高算力，其中高算力的底层基础设施是完成对海量数据、训练的基础。
最显而易见的特点就是ChatGPT经历数次迭代之后，参数量从1.17亿增加到1750亿，近乎两千倍的增长，也给计算存储带来极大的挑战。
AI新时代开启，预计全球数据生成、储存、处理量将呈等比级数增长，存储器将显著受益。而计算存储是ChatGPT的重要基石，随着阿里、百度等科技巨头类ChatGPT项目入局，整体计算存储市场需求将进一步快速提升。
随着AIGC持续火热，北京、上海、广州等数字经济发达地区也出台了政策推进智算中心建设。比如，北京市提出新建一批计算型数据中心和人工智能算力中心，到2023年，培育成为人工智能算力枢纽；上海市提出布局建设一批具有高性能、高吞吐的人工智能算力中心，推动公共算力服务平台建设等。
而各行各业都将面临着ChatGPT的洗礼，在迎新一轮人工智能的浪潮下，和AI相关的行业将会迎来广阔的市场空间。
而中国企业也势必会冲破美国掣肘，打破不公平的桎梏。
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