派特爾指出，ChatGPT 需要龐大的算力，才能基於使用者的輸入資訊做出回應，包括撰寫求職信、生成教學計畫，以及幫助用戶優化個人資料等。他表示，大部分成本都來自於昂貴的伺服器。
此外，派特爾最初的估計基於 Open AI 的 GPT-3 模型，而在採用最新的 GPT-4 模型之後，ChatGPT 現在的運作成本可能更高，對此，Open AI 尚未對此做出回應。
新浪科技報導，派特爾和 SemiAnalysis 的另一位分析師艾哈邁德（Afzal Ahmad）表示，之前外界已經注意到，訓練 ChatGPT 背後的大語言模型可能要花費上億美元，但營運費用或是人工智慧推理的成本，以任何合理的部署規模來看都遠遠超過訓練成本。他們指出：「事實上，按周來看，ChatGPT 的推理成本超過了訓練成本。」
近期有報導稱，為了降低生成式人工智慧模型的運作成本，微軟正在開發一款代號為「雅典娜」的人工智慧晶片。該專案於 2019 年啟動。在幾年前，微軟與 Open AI 達成 10 億美元的投資協定，要求 OpenAI 僅在微軟的 Azure 雲端伺服器上運作其模型。
微軟啟動這一晶片專案的背後有兩方面思考。知情人士透露，微軟高層意識到，他們在自主晶片開發方面落後谷歌和亞馬遜。與此同時，微軟正在尋找更便宜的方案去替代輝達的 GPU 晶片。
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