ChatGPT Plus停售风波：算力不足是伪命题 数据才是关键

　　昨日中午，一则ChatGPT Plus停售的消息在国内科技圈引发震动。据量子位等媒体报道，OpenAI暂停了Plus的销售，ChatGPT已不支持Plus付费，之后何时开放也未可知。

　　几位用户告诉界面新闻，昨天确实发生了ChatGPT Plus的停售，这些用户包括国内售卖ChatGPT账号的中间商和卖虚拟信用卡的中间商。

　　今日早间，多位用户告诉界面新闻，ChatGPT会员可以正常升级到ChatGPT Plus，升级后功能一切正常。

　　算力告急？

　　ChatGPT Plus的推出是为了用户可在ChatGPT高峰时段优先使用，获得更迅速的服务响应，因此，付费的ChatGPT Plus相对于免费的ChatGPT而言，拥有更大的模型容量、更先进的训练和更好的预处理，在使用上能够更加快速高效地处理输入并完成输出。 OpenAI是在今年2月1日发布了ChatGPT Plus订阅计划，ChatGPT Plus每月收费20美元(约合135元人民币)。

　　ChatGPT Plus的强大功能是基于GPT-4模型而生，而此前风靡全网的ChatGPT使用的是GPT-3.5模型，更强大的模型就意味着更大规模的算力。

　　目前，大模型算力成本主要有初始训练成本和后续运营成本两部分。对GPT模型所需的算力作了测算：在GPT-3模型初始训练阶段，根据OpenAI官网数据，每个token(token是服务端生成的一串字符串， 以作客户端进行请求的一个令牌)的训练成本通常约为 6N FLOPS(FLOPS 指每秒浮点运算次数，可理解为计算速度，可以用来衡量硬件的性能)， 那么OpenAI对ChatGPT的初始训练成本需要843颗A100芯片。

　　当进入运营阶段，由于这个阶段所需算力量与使用者数量紧密相关，作出假设，如果GPT-3每日有5000万活跃用户，每个用户提10个问题，每个问题回答400字，则这个阶段需要16255颗A100芯片。

　　根据ChatGPT Plus的收费金额，推论，GPT-4的参数量是GPT-3的10倍以上，因此预计GPT-4的算力需求是GPT-3的10倍以上。

　　此等算力规模需求，自然会引发算力告急的猜想。随着用户需求量超过预期，OpenAI很可能采取一些方式来减少对ChatGPT的访问。比如从3月31日开始，ChatGPT开始集中在亚洲地区大规模封号，据各方消息汇总，这次封号受到影响的账户多达百万。

　　OpenAI想借ChatGPT Plus作为打开丰富商业模式的开端。但在现实阶段体验中，无论是ChatGPT还是ChatGPT Plus，都存在显著的相应延迟和回答错误率提升等问题。3月下旬开始，OpenAI对于Plus付费用户的访问连续下降阈值，其应用模型GPT-4访问限制由第一天的150msg/4hr到100msg/4hr到50msg/3hr直到最近的25msg/3hr，相当于不到一个月连续下降了4次访问阈值，这都被视为算力不足的体现。

　　不过，也出现了专业声音认为，算力并非大模型发展和功能体验的真正瓶颈。

　　氪信科技创始人兼CEO朱明杰告诉界面新闻，他并没有把算力问题太当成瓶颈，做大模型，最先解决的是最终结果的问题。

　　氪信科技是将搜索引擎级别的大规模机器学习技术用于金融领域的最早一批公司，朱明杰告诉记者，“用第一性原理来说，本质上OpenAI解决的问题是如何把这么大体量的数据压缩到模型里面去，变成知识的问题，这才是它的终极目标。中间算力到底用A100还是A800，用的是GPU架构还是CPU架构，反而都是可解的事情。”

　　事实上，此番扑朔迷离的ChatGPT Plus停售事件，是近日“唱衰ChatGPT大合唱”的最新乐章。

　　刚刚，加拿大和德国加入了意大利的“反感ChatGPT”阵营。当地时间4月4日，加拿大隐私专员办公室(OPC)宣布开始调查ChatGPT背后的公司OpenAI，涉及“指控OpenAI未经同意收集、使用和披露个人信息”的投诉。

　　据路透社消息，德国联邦数据保护专员Ulrich Kelber在4月3日发表的评论中告诉德国《商报》，德国可能会追随意大利的脚步，因考量而“封杀”ChatGPT。

　　3月底，意大利个人数据保护局宣布，即日起暂时禁止ChatGPT的使用，同时对OpenAI展开调查，限制其处理意大利的用户信息。该机构认为，3月20日ChatGPT平台出现了用户对话数据和付款服务支付信息丢失情况。此外，平台没有就收集处理用户信息予以告知，缺乏大量收集和存储个人信息的法律依据。

　　两天后，OpenAI首席执行官Sam Altman回应称这是一个 “重大问题”，“我们对此感觉很糟糕。”他表示，将会遵从意大利政府的要求，并已停止在意大利提供ChatGPT——尽管其认为自身遵守所有的隐私法。

　　而在意大利对ChatGPT做出封禁决定前两天，马斯克率一众科技圈大佬呼吁暂停高阶AI系统训练，其所发表的一封公开信引发了轩然大波。信中指出，“只有在我们确信强大的系统的效果将是积极的，风险是可控的，才应该开发。”

　　数据才是关键

　　纵观近期围绕ChatGPT的争议事件会发现，表面看，算力是影响OpenAI发展的瓶颈，但事实上，数据才是OpenAI能否继续发展的助力和关隘。

　　“算力的扩容目前不会是提供服务的瓶颈，不难克服。”北京师范大学法学院博士生导师、中国互联网协会研究中心副主任吴沈括对界面新闻表示。

　　“ChatGPT们当然需要新的监管规则，但现行的法规依然有效，在这个意义上，从数据切入是目前最扎实有效的监管方式。”吴沈括表示，无论是意大利、德国还是加拿大，他们本次监管切入点都是数据流转。

　　“不过，意大利等国针对ChatGPT的监管举措到目前为止，都不能得出技术本身是违法的结论。”吴沈括强调。

　　吴沈括进一步分析了欧美在ChatGPT监管中的不同站位，他指出，欧洲有严格的数据法规，从数据流转角度切入得心应手，能够反映欧洲关于数字主权、技术主权的核心立场，特别是针对美国企业，“这里有一个、数字发展的主导权问题。”

　　他判断欧洲各国效法跟进的可能性较大，而美国方面，由于处于技术先发的优势地位，对ChatGPT们的监管思路会更为宽松。

　　“美国和其他国家的监管思路必然出现明显差异，因为这种技术存在本身，能放大其已有的数据优势、算力优势和算法优势。”吴沈括直言。

　　他预计此后，ChatGPT们运算处理过程中的规则透明度、可解释性，会成为监管关系的重点。

　　“这里面的要害是数据收集汇聚，是否具有合法性，是否取得了当事人同意，是否属于违法爬取数据；第二是加工处理角度，是否有超过、超越权利人授权；第三，关于数据处理运算结果的输出，是否符合伦理的要求，法律规则和安全的要求，是否会带来危害社会和公众利益的结果。”吴沈括从三个层次概括了ChatGPT们要度过目前数据屏障的关键。

　　在移除数据屏障的过程中，OpenAI可能还面临着一桩难题。

　　OpenAI已经面临与自己的金主之间尴尬的客户竞争，很多企业级客户开始在OpenAI和Azure OpenAI中进行权衡。有观点指出，OpenAI已经向Azure保留了一些模型，迫使很多公司直接和OpenAI合作，比如3月1日开始，OpenAI对外销售其语音识别模型Whisper的访问权限，目前该模型仍不可用于Azure OpenAI服务。

　　亚洲地区大规模封号事件开始后，OpenAI的系统出现了部分问题，而的Azure云上所提供的OpenAI相关服务仍然保持稳定，客户还可在运行与OpenAI相同的模型时获得Microsoft Azure的安全功能。安全性，已成为从OpenAI手上抢夺客户的一大优势。

　　接下来，OpenAI需要在纷繁复杂的线头中厘清制约发展的真正瓶颈在哪儿。OpenAI的联合创始人John Schulman给别人提出的建议也适用于其自身：选择去解决什么问题的能力比你本身拥有的技能更重要。