人工智能报告：2023人工智能研究公司OpenAI盈亏分析报告（附下载）
今天分享的是人工智能系列深度研究报告：《人工智能报告：2023人工智能研究公司OpenAI盈亏分析报告》。
（报告出品方：深度行业分析研究）
报告共计：24页
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算力与精度的关系
算力与精度的关系：根据YufanLiu等人的论文研究，模型精度每下降10%，算力可能减半。模型的大小由其参数量及其精度决定，精度通常为FP64、FP32、FP16、BF16、TF32、INT8、IN4等，精度下降使得算力承载扩大的同时，也会导致性能在一定程度上下降。根据YufanLiu等人的研究，其模型测试精确度降低到原来的90%左右时，模型被修剪后剩余FLOPs的数量约占原始网络中FLOPs总数的50%。因此，可以通过使用更低的精度来减少GPU需求，具体关系大约为精度每下降10%，所需算力减少到原来的二分之一。
单张A100芯片每日吞吐量测算
单张A100卡的每日吞吐量测算：根据英伟达官网数据，NVIDIADGXA100640GB的服务器，包含8个NVIDIAA10080GBTensorCoreGPU，DGXA100具有高达640GB的总GPU显存，可将大规模训练作业的性能提升高达3倍，并将MIG实例的大小增加一倍，从而从容应对颇为复杂的大任务，以及简单轻松的小任务。据微软官方介绍，每个NDA100v4series虚拟机有8块A100芯片，对于Davinci3模型（GPT-3.5）使用英伟达80G显存的NDA100芯片，若需要大约3个虚拟机，共需要约24块芯片。考虑到高并发和低并发的情况，Davinci3模型在低并发情况下平均每秒可以处理0.28个请求；而在高并发状态下，平均每秒钟可以处理0.34个请求，此时，一张卡每天的吞吐量大约为1224次（0.34*60Secs*60Mins*24Hrs/24GPUCards）。但在实际使用时，若芯片全部打满容易出现崩掉的情况，因此需要考虑芯片的使用效率。
精度和算力的换算
不同模型得分及精度转换：根据TimDettmers等人的论文，团队使用大模型GPT-4当裁判，对不同模型的回答进行打分，以GPT-3.5的成绩作为100%，最终GPT-4自己的得分是114.5%。MichalKosinski的研究表明，GPT-3可以解决70%的心智理论任务，而GPT-3.5解决了93%的任务，以GPT-3.5的成绩作为100，GPT-3的分数约为75（70/93*100）。如果使用分数对精度进行衡量，则GPT-4精度相当于GPT-3.5的1.145倍，GPT-3精度相当于GPT-3.5的0.75倍。
GPT模型不同精度模型下的算力需求
在2500万DAU的假设条件下，若每个用户10次的使用次数，GPT-3.5所需GPU数量大约为27.2万A100。如果2024年BingChat的DAU达2500万，每个用户提10次问题，若按照芯片75%的使用效率进行测算，GPT-3.5所需GPU数量大约为27.2万（2500*10turns/1224turns/0.75GPUutilizationrate）。若根据精度下降10%，算力除以2的逻辑，可以推算出GPT-4在2500万日活及10次平均使用次数下条件下所需算力大约为66.4万（27.2GPU/(2^log0.9(114.5/100)）。
在同样的假设条件下，若NewBing之后使用压缩6倍的模型（得分76.2分），所需算力约为4.5万GPU。如果微软对模型进行压缩，压缩后的模型使用4块芯片，其算力需求约为4.5万。同样地，在相同假设前提下，GPT-3所需的算力约为4.1万（27.2GPU/(2^log0.9(75/100)。根据机器之心，GPT-4的推理成本是Davinci模型（GPT-3.5为Davinci3）的3倍，与我们测算结果相似。
OpenAI为什么用户放缓：扭亏是个关键
根据Similarweb的数据，截至2023年7月12日，ChatGPT网页端日访问量基本持平。2022年11月30日发布以来，ChatGPT用户数量持续上涨。据官方数据显示，ChatGPT上线2个月活跃用户突破一亿人次。而根据Similarweb网页访问数据，截至2023年7月12日，ChatGPT网页日访问量已基本持平，维持在五千多万。
据data.ai数据显示，ChatGPTiOS端加速扩张，每日活跃用户量呈增长趋势。2023年5月18日，OpenAI正式发布ChatGPTiOS版本。根据AppAnnie的数据，截至2023年6月19日，OpenAIChatGPTiOS端美国地区前30日平均日活跃用户94.6万人。
OpenAI总体营收分析：12%的付费率或为盈亏线
在GPT-3.5精度没有下降的情况下，假设在8次平均使用次数条件下，如果日活月活比例达到30%，月活付费率突破14%，对于未压缩情况下的GPT-3.5或能实现盈亏平衡。在每用户平均使用8次的条件下，OpenAI全年整体算力成本约为65.5亿美元，此时处于亏损状态。而若日活月活比例为30%，付费率突破14%时，年收入可能达到67.2亿美元/年，或将实现盈亏平衡。
在GPT-3.5精度下降的情况下，如果日活月活比例达到35%，月活付费率突破12%，对于压缩后的GPT-3.5或能实现盈亏平衡。如果GPT-3.5的精度下降约5%，成本大约下降25%，在6000万DAU，每用户平均8次请求次数的条件下，OpenAI整体算力成本约为47.4亿美元。如果日活月活比例达到35%，月活付费率突破12%，对于压缩后的GPT-3.5或能实现盈亏平衡。
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