据不完全统计，截止今年10月，中国已经发布了238个大模型。IDC预测，2026年中国人工智能软件及应用市场规模将达到211亿美元，人工智能将进入大规模落地应用关键期。

有报告分析发现，中国自2020年进入大模型加速发展期，目前与美国保持同步增长态势。在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展，涌现出盘古、悟道、文心一言、通义千问、星火认知等一批具有行业影响力的预训练大模型，形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。

这些国产AI大模型的能力如何？如何测试一款大模型的能力？与ChatGPT的差距到底有多大？ChatGPT的优势在哪里？国产大模型能否实现超越？这是我的一些疑问，也是本文试图回答的问题。

评测榜单

虽然评测榜单本身的权威性还有待验证，但这也是一个观察判断的角度。

国际上用的较多的大模型评测集是MMLU。全称Massive Multitask Language Understanding，由UC Berkeley大学的研究人员在2020年9月推出。该测试涵盖57项任务，包括初等数学、美国历史、计算机科学、法律等。任务涵盖的知识很广泛，语言是英文，用以评测大模型基本的知识覆盖范围和理解能力。被直接用于GPT-3.5、GPT-4和PaLM系列大模型的研发过程，国内科技大厂大多数情况也都基于这个框架进行评测。

中文自然语言理解测评基准SuperCLUE，成立于2019年，作为国内最早的评测社区，其专业性逐渐被大家所认可。不断推进中文语言模型测评体系、数据集、基准等基础工作，陆续推出CLUE、FewCLUE、ZeroCLUE等广为应用的语言模型测评基准。

SuperCLUE每月都会发布榜单，11月30日，SuperCLUE发布了中文大模型基准11月榜单。

SuperCLUE是中文通用大模型多层次的综合性测评基准，包括多轮开放问题测评SuperCLUE-OPEN和三大能力客观题测评SuperCLUE-OPT。主要考察模型在中文能力上的表现，包括专业知识技能、语言理解与生成、AI智能体和安全四大能力维度的上百个任务。

从榜单上的测评结果来看，GPT的综合能力和单项能力都表现非常出色，各榜单中都是遥遥领先。

国内的几个大模型的表现只能说是有待加强，与GPT的差距还是相当明显的，在AI大模型的竞赛中，国内模型的追赶步伐还得再快些，按360创始人周鸿祎话说，目前中国AI模型与GPT之间的差距在2到3年左右。

开源AI社区Hugging Face发布最受欢迎开源大模型机构TOP15榜单，在大名鼎鼎的Stability AI、Meta AI、Runway、OpenAI、谷歌、微软等海外机构外，只有一家机构来自中国：KEG实验室（全称为清华大学知识工程实验室，成立于1996年），其凭借今年开源的模型ChatGLM-6B上榜。

三驾马车

数据、算法、算力被称为人工智能的“三驾马车”。要训练一个新的ChatGPT，核心并不在算法有多先进，而是超量的数据、还有训练时用的算力。算力是指数据处理和计算的能力，它可以用每秒浮点运算次数（Flops）来衡量。

国内目前大模型主要是算力层面和国外差距比较大，这也是制约国内大模型发展的客观因素，没有算力基础，后面算法等发展都无法进行。

算力需求主要分为两部分，包括训练算力和推理算力。据ChatGPT的公开数据显示，它的整个训练算力消耗非常 大，达到了3640PF-days(即假如每秒计算一千万亿次，需要计算3640天)，换算成英伟达A100芯片，它单卡算力相当于0.6P的算力，理想情况 下总共需要大概6000张，在考虑互联损失的情况下，需要一万张A100作为算力基础。

在A100芯片10万人民币/张的情况下，算力的硬件投资规 模达到10亿人民币。而整个的数据中心还需要推理算力以及服务器等，规模应该在100亿人民币以上。

根据2020年全球计算力指数评估报告，美国以75分位列国家计算力指数排名第一，知名企业包括Google、Facebook、Amazon、Microsoft、Apple等互联网巨头，中国获得66分位列第二。这两个国家在AI算力支出占总算力支出最高的两个国家，占比均超过10%。根据工业和信息化部的数据，截至2021年底，我国在用数据中心服务器规模1900万台，存储容量达到800EB（1EB=1024PB）。算力总规模超过140 EFlops（每秒浮点运算次数)， 近五年年均增速超过30%， 算力规模排名全球第二 。

欧盟内部排名较高的有德国、英国、法国等，它们的计算力指数分别为54分、53分和51分，在全球排名第三、第四和第五。欧洲的SAP、ASML、ARM等软硬件企业也是比较出名的。

算力的发展是离不开算力芯片的。算力芯片的种类有很多，比如GPU、DPU、NPU等，它们各有不同的特点和优势。人工智能大模型所需的芯片需要更高的处理信息的精度和计算速度。在超级计算领域，双精度浮点计算能力FP64是高计算能力计算的硬指标。英伟达的H100、A100是目前唯一具备这些能力的芯片。

2022年10月，美国限制英伟达和AMD向国内出售高性能计算芯片，国内互联网大厂意识到风险，去找英伟达购买。但因为从下单到拿货的周期较长，国内互联网厂商的优先级较低，国内互联网大厂买到的A100以及H100芯片数量是比较有限的。

国内AI芯片已经批量生产的产品，大多都是A100的上一代。各公司正在研发的相关产品，如昆仑芯三代、思远590、燧思3.0 等，都是对标A100，但由于“实体清单”的限制以及研发水平的原因，都还没有推到市场。

目前国内，已经发布的大模型产品只有百度文心一言，占据了先机。但是从试用结果看，和ChatGPT、GPT4的相差还是很大。百度的算力、硬件、算法模型层面都没有做到ChatGPT的水平。在美国制裁的背景下，国产化替代方案需要积累，在很长一段时间内，芯片与算力会是国产大模型与ChatGPT之间一道巨大的鸿沟。

技术之外的烦恼

除了技术本身之外，经济、政治、文化、人才、价值观等也是影响中美AI发展的重要因素。

举几个例子：

2022年9月，美国芯片禁令变本加厉，限制英伟达与英特尔相中国出售高端芯片，壁仞、摩尔线程等被列入“实体清单”

11月14日上午，一位国外开发者在Hugging Face开源主页上评论称，李开复旗下 AI 公司“零一万物”开源大模型Yi-34B，完全使用Meta研发的LIama开源模型架构，而只对两个张量(Tensor）名称进行修改。

11月15日，在深圳举行的西丽湖论坛上，李彦宏表示，自从8月31日开放以来，文心大模型的API调用量呈现了指数级的增长，“国内有200多个大模型，上了这个榜单、进了那个排名，但其实调用量是很小的。文心大模型一家的调用量比这200多家大模型的调用量加起来还要多。”

国外的AI圈也没闲着，Open AI开发者大会仅仅过去11天，一场惊爆了整个科技圈的“宫斗”大戏却悄悄上演了。

11月17日，ChatGPT之父山姆·奥特曼（Sam Altman）被突然宣布遭遇董事会罢免，即刻离开公司。紧接着，微软邀请奥特曼加入，OpenAI高层相机离职，OpenAI大约770名员工中的近500名（包括苏茨克维）签署联名信，称除非董事会辞职并重新任命奥特曼，否则他们可能会辞职。在经历一段时间的谈判后，OpenAI宣布山姆·奥特曼重返公司担任CEO。

最后的话

国内AI圈持续火热的一个问题是，为什么ChatGPT这样的产品没有诞生在中国，答案各一。

有网友这样说，其实从原理和方法看，他们所做的东西业界都是了解的，倒没有说什么是美国做得了、我们做不了的。”但像OpenAI和DeepMind，他们可能是业界唯二的两家机构，无论在创新性、投入、决心，还是在顶尖人才储备上，都是一如既往坚持的。我们看到的是成功，但里面可能已经有很多失败的尝试。

在看不到前景和没有明显效果的阶段，OpenAI非常坚定地做了投入，相反国内倾向于在技术出现突破后，快速追随。国内大家第一步想的是，我们现在怎么用起来，但在不能用的时候，人家就在长期投入。

其实这才是值得我们学习的，我们真的需要有足够多的钱，有这么一帮热血的人才，能够在一个方向上这样持续积累发力。

参考资料：

1、国内外AI芯片、算力、大模型综合对比（2023）-电子发烧友网

2、https://chat.lmsys.org/

3、MMLU: Better Benchmarking for LLM Language Understanding | Deepgram

4、大模型综合评测对比 | 当前主流大模型在各评测数据集上的表现总榜单 | 数据学习 (DataLearner)

5、MMLU Benchmark (Multi-task Language Understanding) | Papers With Code

6、Foundation Model Transparency Index

7、https://huggingface.co/models

原文链接：

国产AI大模型与ChatGPT的差距到底有多大？