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AIGC 的运行以海量的数据参数为基础。以 ChatGPT 为例，其作为 AIGC 的代表性分支，需要强大的模型和大数据支撑，才能在多个应用场景下生成高质量的内容。OpenAI 在 2018 年推出的 GPT 参数量为 1.17 亿，预训练数据量约 5GB。2020年推出的 GPT-3 参数量大幅提升至 1750 亿，预训练数据量高达 45TB。GPT-4 的体系结构由 16个不同的专家模型组成，每个模型都有 111B 个参数，总计约 1.76万亿个参数。海量的数据参数对应大规模的算力需求，进而带动以上百亿计的算力基础设施投入。ChatGPT的总算力消耗约为 3640PF-days（假如每秒计算一千万亿次，需要计算 3640天）。按 2023年在宜昌落地的国家先进计算产业创新中心为参照物（算力 500P 耗资 30.2 亿），若要支持 ChatGPT 的运行，需要 7-8 个这样数据中心支