GPT-3模型無疑是2020年人工智慧技術領域最火爆的話題。它能寫小説、與人聊天、設計網頁，堪稱迄今為止最“全能”的人工智慧模型。
這一模型入選了《麻省理工科技評論》2021年“十大突破性技術”。復旦大學電腦科學技術學院教授、博士生導師邱錫鵬表示，GPT-3代表自然語言處理領域新的技術突破，改變了機器學習模型的范式。GPT-3不使用微調的方式，而直接給模型輸入一些例子，通過這些例子改變模型的內部狀態，生成所需要的答案，這種創新非常接近于所謂“人的智能”，也就是研究人員一直追求的通用人工智慧。GPT-3在某種程度上可以通過大的算力以及大的數據達到一定的通用人工智慧的能力。浙江大學濱江研究院人工智慧OM研究中心主任趙天成介紹，GPT-3展示了人工智慧一種新的范式：未來可能有一個通用的人工智慧底座，或許一個普通的研發人員也可以實現低成本的落地應用場景。
但浪潮資訊副總裁張東直言，這個強大的人工智慧模型被看作“暴力美學”和“富人的遊戲”，並沒有被認定是“演算法的勝利”。“這是因為單個GPT-3模型訓練所消耗的算力花費高達50萬—2000萬美金。不僅是GPT-3，其他各類人工智慧應用背後都有強大的人工智慧算力支撐，人工智慧算力基礎設施成為了人工智慧發展的關鍵驅動力。”
《2019—2020全球計算力指數評估報告》明確了算力和經濟發展的關係，算力指數平均每提高1個點，數字經濟和GDP將分別增長3.3‰和1.8‰。可以説，算力是數字經濟時代的核心生産力。未來算力指數有望成為衡量數字時代經濟發展活力的關鍵指標。
人工智慧算力反映了一個國家的前沿計算水準，目前我國人工智慧算力領跑全球，據《2020全球計算力指數評估報告》顯示，全球人工智慧算力的增長支出中近50%都來自中國。
張東表示，我國人工智慧産業正處于發展關鍵時期，面臨著基礎研發投入與産業創新協同、産業落地等方面的調整。
“目前我國的人工智慧基礎設施投入仍然以大型互聯網、人工智慧企業為主，一些公共算力基礎設施大多還是以傳統科學計算為主。”張東説，“單純依靠部分企業建設的算力平臺適用面有限，需要把人工智慧算力平臺作為轉型升級的基礎設施來投資，才能滿足我國産業智能化的重大機遇發展。”
