所谓“大模型”，通常是在无标注的大数据集上，采用自监督学习的方法进行训练。之后在其他场景的应用中，开发者只需要对模型进行微调，或采用少量数据进行二次训练，就可以满足新应用场景的需要。

然而，训练通用大模型非常“烧钱”。据国盛证券报告《ChatGPT 需要多少算力》估算，GPT-3 训练一次的成本约为 140 万美元，对于一些更大的 LLM（大型语言模型），训练成本介于 200 万美元至 1200 万美元之间。以 ChatGPT 在 1 月的独立访客平均数 1300 万计算，其对应芯片需求为 3 万多片英伟达 A100 GPU，初始投入成本约为 8 亿美元，每日电费在 5 万美元左右。

如果将当前的 ChatGPT 部署到谷歌进行的每次搜索中，需要 512820.51 台 A100 HGX 服务器和总共 4102568 个 A100 GPU，这些服务器和网络的总成本仅资本支出就超过 1000 亿美元。

国盛证券认为，在公有云上，对于以谷歌等全球科技大企业而言，百万至千万美元级别的训练成本并不便宜，但尚在可接受范围内、并非昂贵。