最近 ChatGPT 占據(jù)了各大新聞板塊頭條，國內(nèi)外各大公司陸續(xù)跟進(jìn)。無論是不是AI相關(guān)人士，都躍躍欲試要搞個(gè)賬號來玩一把。一時(shí)之間，ChatGPT 點(diǎn)燃了整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)，人們?yōu)橹d奮，討論著如科幻小說里的未來，OpenAI 這家公司一時(shí)風(fēng)光無兩。

作為一個(gè)非 AI 從業(yè)者，我不懂 ChatGPT 用到的算法和模型，但我嘗試從一些我了解的方向——云計(jì)算和分布式系統(tǒng)——來談?wù)?OpenAI 的架構(gòu)和技術(shù)路線。

首先，根據(jù)公開資料，OpenAI 的 ChatGPT 和其他關(guān)鍵 AI 產(chǎn)品依賴于微軟 Azure 云計(jì)算服務(wù)，多年來微軟共對 OpenAI 進(jìn)行了共上百億的投資，這些資金幫助 OpenAI 在 Azure 云平臺上運(yùn)行和訓(xùn)練其模型（有傳聞?wù)f微軟一部分投資以云計(jì)算服務(wù)交付的，但我沒有找到具體的資料）。

OpenAI 的所有模型和算法——包括 ChatGPT、Codex（類似于 Github Copilot）和 Dall-E 2（人工智能繪畫）都獨(dú)家運(yùn)行在 Azure 上，通過 Azure 的 HPC、彈性、數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算服務(wù)來完成模型計(jì)算和算法調(diào)試；當(dāng) OpenAI 的產(chǎn)品成熟后，除了可以公開 to c 使用，還可以作為 Azure 的一項(xiàng) PaaS 服務(wù) Azure OpenAI Service 來售賣，企業(yè)或個(gè)人可以通過 OpenAI 的 API 來開發(fā)自己的人工智能應(yīng)用——而微軟當(dāng)然是首先吃螃蟹的人，最近微軟已經(jīng)宣布全線產(chǎn)品整合 ChatGPT，并且已經(jīng)推出基于 ChatGPT 的 New Bing（這顯然嚇壞了 Google），和基于 Dall-E 2 的 Microsoft Designer。

這是一種完美的相輔相成、合作共贏的商業(yè)模式。

也許我們可以這么理解，OpenAI 基于 Cloud Native 來做應(yīng)用開發(fā)，基于云計(jì)算提供的方便的高性能計(jì)算來運(yùn)算模型和打磨算法，并對外銷售產(chǎn)品和 API；而微軟基于 AI Native 來提升搜索、繪畫、Github 等產(chǎn)品，未來我們應(yīng)該還可以在 Office，Teams，甚至操作系統(tǒng)等微軟產(chǎn)品中用到 OpenAI 提供的能力。

一邊是 Cloud Native 做開發(fā)，一邊是 AI Native 做產(chǎn)品。

new Bing with AI 讓 Google 徹底慌了

這種 Cloud + AI 的商業(yè)模式，其實(shí)也并不新鮮，我們在開源數(shù)據(jù)庫、開源中間件上就見過 Cloud + Infra 模式，但由于 AI 對于大量算力的需求使其從開始就考慮 Cloud Native（開源軟件的研發(fā)并不強(qiáng)需要云，開發(fā)者在自己的電腦上也能編譯運(yùn)行），而由于其產(chǎn)品可以直達(dá)普通用戶（開源軟件難以引起如此轟動），組合起來才產(chǎn)生了如此巨大的影響力，以至于各大全公司紛紛跟進(jìn) AI Native。

據(jù)傳 OpenAI 運(yùn)算一次成本非常昂貴，我們可以想象自建一個(gè)算力如此巨大、GPU 如此之多的數(shù)據(jù)中心需要多大的成本，以及需要額外付出多少運(yùn)維運(yùn)營成本，而直接“租用” Azure 的基礎(chǔ)設(shè)施，按量付費(fèi)，可以有效地節(jié)省早期的支出，并且縮短早期創(chuàng)業(yè)啟動期，將研發(fā)的時(shí)間投入到真正有價(jià)值的事情。

圖示為 AI 場景下各家云廠商 VM 性能對比，Azure占優(yōu)。

我們可以根據(jù)公開資料看看 ChatGPT 會用到哪些云服務(wù)（網(wǎng)絡(luò)、安全組等等就不說了）。首先是高性能計(jì)算 HPC 作為算力基礎(chǔ)。其次 ChatGPT 作為一個(gè) web 服務(wù)，會使用一些基礎(chǔ)的云服務(wù)器，并且受益于云的彈性，作為一個(gè) to c 服務(wù)，ChatGPT 可以根據(jù)請求流量自動彈性伸縮計(jì)算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源；當(dāng)請求減弱時(shí)，可以適當(dāng)釋放資源以節(jié)省成本。

另外，根據(jù)資料，ChatGPT 還使用了云數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算服務(wù)，包括：

Azure SQL Database 和 PostgreSQL，數(shù)據(jù)庫用來存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如模型相關(guān)的語料和文本；

Azure Blob Storage，用來存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；

以及數(shù)據(jù)湖存儲 Azure Data Lake Storage，用來存儲各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；

同時(shí) OpenAI 還可以使用云上類似 Hadoop 之類的計(jì)算引擎來進(jìn)行分布式計(jì)算，以加速模型計(jì)算任務(wù)和提升負(fù)載。

想象一下，在沒有云計(jì)算的時(shí)代，干這么一件事所需要的成本，不僅需要自建機(jī)房提供計(jì)算、存儲和網(wǎng)絡(luò)，還要自己維護(hù)一堆 PaaS 服務(wù)，其啟動成本讓人望而卻步。

OpenAI 不僅展示了 AI 的強(qiáng)大，也從底層展現(xiàn)了云計(jì)算的重要性。要是沒有云計(jì)算，我想 OpenAI 沒有這么快做出 ChatGPT。

也許，未來的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用在服務(wù)上 Cloud Native，在產(chǎn)品上 AI Native。