OpenAI發(fā)布o1大模型，數(shù)理化水平比肩人類博士，國產(chǎn)云端推理芯片的新藍海？

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/吳子鵬）9月12日晚，OpenAI正式對外發(fā)布一款名為o1的新模型。OpenAI o1的內(nèi)部代號為“草莓”，具備超強的邏輯推理能力。和傳統(tǒng)大模型不同，OpenAI o1會花更多時間思考后再做出回答，而傳統(tǒng)大模型是直接給出回答，但往往這個回答并不準確。

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OpenAI介紹稱，OpenAI o1模型解決了很多傳統(tǒng)模型，包括目前最強大模型OpenAI GPT-4o無法解決的復(fù)雜問題，模型的思維模型更加接近人類。在測試中，OpenAI o1的下一個更新模型在物理、化學和生物等具有挑戰(zhàn)性的基準任務(wù)上，表現(xiàn)已經(jīng)達到了人類博士生的水平。
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比如，在國際數(shù)學奧林匹克（IMO）資格考試中，GPT-4o平均解答率為13%，OpenAI o1將這成績提升到了83%。
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圖源：OpenAI

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OpenAI強調(diào)，OpenAI o1并非旨在取代GPT-4，而是對其的補充，代表著向其更廣泛的類人人工智能目標邁出的堅定一步。當然，OpenAI o1更強的能力也意味著更昂貴的成本，OpenAI總結(jié)o1的特點就是：更大、更強、更慢、更貴。比如，通過API使用o1預(yù)覽版，輸入每百萬token要收費15美元，與之相比GPT-4o的價格為5美元；輸出每百萬token要收費60美元，與之相比GPT-4o的價格為15美元。
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作為補充類型的模型，OpenAI o1的發(fā)布讓推理芯片在云端大模型里面扮演了更加重要的角色，相關(guān)芯片也迎來了更大的產(chǎn)業(yè)機遇。
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注重推理的OpenAI o1

根據(jù)OpenAI的介紹，o1是首個經(jīng)過強化學習訓練的模型，在輸出回答之前，會產(chǎn)生一個很長的思維鏈，以此增強模型的能力。OpenAI將其定義為創(chuàng)新的“思維鏈”（chain of thought）模式，采用了大規(guī)模強化學習算法，可以幫助模型在思考的過程中識別并糾正錯誤，將復(fù)雜問題分解成更簡單的部分，并在必要時嘗試不同的策略。
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對此，OpenAI研究負責人杰里?特沃雷克（Jerry Tworek）表示，OpenAI為o1模型設(shè)計了全新的優(yōu)化算法和專門為其定制的新訓練數(shù)據(jù)集，“思維鏈”可以類似于人類通過逐步解決問題的方式處理問題，能夠顯著減少模型幻覺。
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所謂的大模型幻覺是指在深度學習領(lǐng)域中，尤其是涉及大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，模型展現(xiàn)出在理論上不應(yīng)具備的性能或能力。這種現(xiàn)象可能導(dǎo)致誤導(dǎo)性的結(jié)果，表現(xiàn)為在訓練數(shù)據(jù)上過度擬合，使得模型在未曾見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)異常。這種過度擬合可能是由于模型的復(fù)雜性和訓練數(shù)據(jù)的不足導(dǎo)致的，形成了一種虛假的表現(xiàn)，行業(yè)人士將其描述為幻覺。
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也就是說，OpenAI o1能夠經(jīng)過思考之后，給出更加精準的答案。正如上文提到的，OpenAI o1在數(shù)理化生等領(lǐng)域展示了人類博士水平的能力。在美國數(shù)學奧林匹克（AIME）的資格賽中位列美國前500名；在國際奧林匹克數(shù)學競賽（IMO）中解決了83%的問題；在物理、生物和化學問題的基準測試（GPQA）上超越了人類博士水平的準確率；在Codeforces編程比賽中，新模型Elo等級為1807，表現(xiàn)優(yōu)于93%的競爭者。在實際應(yīng)用中，醫(yī)療保健研究人員可以使用o1為細胞測序數(shù)據(jù)添加注釋，物理學家可以使用o1生成量子光學所需的復(fù)雜數(shù)學公式，等等。
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圖源：OpenAI

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o1系列包含三款模型：OpenAI o1、OpenAI o1-preview和OpenAI o1-mini。其中，o1-preview是o1模型的預(yù)覽版，這個版本更注重深度推理處理，每周限制使用30條消息；而o1-mini則是o1系列中的小尺寸版，這個版本更高效、劃算，適用于編碼任務(wù)，價格比o1-preview便宜80%，每周限制使用50條消息；OpenAI o1目前暫不對外開放。
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OpenAI o1的發(fā)布也透露了后續(xù)GPT-5的升級方向。OpenAI首席技術(shù)官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）指出，“GPT-5預(yù)計將融合本次展示的推理技術(shù)。我們有兩個發(fā)展方向，一個是規(guī)模擴展，另一個是推理能力提升，我們希望最終將兩者結(jié)合。”
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云端推理芯片的大機遇

通過使用“思維鏈”算法模型，OpenAI o1擁有更強大的推理能力，在復(fù)雜邏輯問題中的表現(xiàn)已經(jīng)接近甚至超越了人類博士生。不過，這也就意味著，OpenAI需要為OpenAI o1配備一個強大的推理算力集群，以幫助完成OpenAI o1應(yīng)對每一個復(fù)雜問題時的“思維鏈”，這個深度思考的推理算力需求，相較于此前的GPT-4、GPT-4o等模型明顯要大得多，這從OpenAI o1的使用成本就可以看出來。
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由于OpenAI一直引領(lǐng)全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，相信不久后就會出現(xiàn)一大批類OpenAI o1的大模型。屆時，全球AI大模型的水平將邁上一個新臺階，AI大模型對推理算力的需求也將倍增，甚至是指數(shù)級增長。
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根據(jù)研究機構(gòu)Futurum Group的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2023年全球云端AI處理器和加速器市場規(guī)模為377億美元，其中CPU份額為20.5%，GPU份額為73.5%，XPU的份額為3%，ASIC的份額為3%。預(yù)計到2024年，全球云端AI處理器和加速器市場規(guī)模將達到563億美元，同比增長49.3%。到2028年增長至1383億美元，未來幾年的年復(fù)合增長率高達29.7%。
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同時，目前英偉達GPU是主要的云端訓練和推理芯片，F(xiàn)uturum Group的數(shù)據(jù)顯示，英偉達在AI GPU的市場占比高達92%。英偉達CEO黃仁勛此前表示，過去一年里，英偉達GPU在云端訓練和推理的應(yīng)用占比為6：4。以此推算，目前全球云端AI推理芯片市場規(guī)模已經(jīng)非常可觀。
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隨著類OpenAI o1大模型的出現(xiàn)，云端AI推理芯片的需求預(yù)計將進一步暴漲，英偉達、谷歌、AMD、英特爾等國際巨頭的相關(guān)業(yè)務(wù)預(yù)計將大幅增長。同時，國產(chǎn)高性能計算芯片預(yù)計也將迎來巨大的產(chǎn)業(yè)機會，包括燧原科技、壁仞科技、寒武紀、摩爾線程、天數(shù)智芯、平頭哥半導(dǎo)體、昆侖芯、瀚博半導(dǎo)體等公司都有布局云端推理芯片。
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以燧原科技為例，該公司人工智能推理加速卡云燧i20在行業(yè)內(nèi)已經(jīng)廣為人知。云燧i20是基于邃思2.5芯片打造的面向數(shù)據(jù)中心的第二代人工智能推理加速卡，具有高能效、模型覆蓋面廣、易部署易運維等特點，可廣泛應(yīng)用于計算機視覺、語音識別與合成、自然語言處理、搜索與推薦等推理場景。
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再比如天數(shù)智芯的智鎧100，支持FP32、FP16、INT8等多精度推理混合計算，實現(xiàn)了指令集增強、算力密度提升、計算存儲再平衡，相較于市場上現(xiàn)有主流產(chǎn)品，智鎧100將提供2-3倍的實際使用性能。
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第三個例子是摩爾線程的大模型智算加速卡MTT S4000，可用于AI大模型的訓練、微調(diào)和推理。MTT S4000采用第三代MUSA架構(gòu)，配備了128個Tensor 核心，單卡支持48GB 顯存和768GB/s的顯存帶寬?；谀柧€程自研MTLink 技術(shù)，MTT S4000可以支持多卡互聯(lián)，支持千卡集群基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加速千億參數(shù)大語言模型計算。
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隨著類OpenAI o1大模型的發(fā)布，上述這些產(chǎn)品以及后續(xù)迭代的產(chǎn)品都有巨大的增量市場空間。
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結(jié)語

OpenAI o1的出現(xiàn)是一個劃時代的產(chǎn)品，它可以進行通用復(fù)雜推理，然后給出更加精準的答案。OpenAI o1讓AI大模型向著類人智能邁出了堅實的一步。當然，OpenAI o1算法的形態(tài)要求其需要更強大的推理算力支撐，必將帶動全球云端推理芯片需求的爆發(fā)。隨著類OpenAI o1逐漸出現(xiàn)，國產(chǎn)云端推理芯片也會從巨大的藍海市場里分一杯羹。
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