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原标题：ChatGPT评中国十个医学综合能力最好的医院

中国十个医学综合能力最好的医院

以下是中国十个医学综合能力最好的医院：

北京大学人民医院

上海交通大学医学院附属瑞金医院

清华大学玉泉医院

浙江大学医学院附属第一医院

复旦大学附属中山医院

华中科技大学同济医学院附属同济医院

天津医科大学总医院

广州医科大学附属第一医院

四川大学华西医院

南京医科大学附属南京鼓楼医院

这些医院都是在医学教育、医疗服务、医学科研等方面有较高综合能力的医院。当然，这只是个人观点，其他人也可能有不同的看法。

说一下每个医院的优势医学科室

以下是每个医院的优势医学科室：

北京大学人民医院： 医学科研是该医院的主要优势，尤其是在心脑血管病、肿瘤和肝病等方面具有较强的研究实力。

上海交通大学医学院附属瑞金医院： 该医院在神经外科、心血管内科、骨科、呼吸科等领域都有较高的医疗水平和科研实力。

清华大学玉泉医院： 该医院的口腔科和眼科具有较高的医疗技术和研究实力，是国内口腔科和眼科的重要医疗机构之一。

浙江大学医学院附属第一医院： 该医院在心脑血管、神经、骨科、肝病等领域拥有较强的医疗水平和科研实力，是国内综合实力较强的医院之一。

复旦大学附属中山医院： 该医院在心脑血管疾病、肝胆疾病、肿瘤等领域具有较高的医疗水平和科研实力，是国内著名的三甲医院之一。

华中科技大学同济医学院附属同济医院： 该医院在肝病、心血管疾病、神经疾病等领域有较高的医疗水平和科研实力，是国内著名的三甲医院之一。

天津医科大学总医院： 该医院在儿科、心血管病、骨科等领域拥有较高的医疗水平和科研实力，尤其是在儿科领域具有较强的专业优势。

广州医科大学附属第一医院： 该医院在心脑血管疾病、肝胆疾病、肿瘤等领域有较高的医疗水平和科研实力，同时在妇产科和生殖医学领域也有一定的专业优势。

四川大学华西医院： 该医院在神经外科、骨科、肝胆疾病、心血管疾病等领域拥有较高的医疗水平和科研实力，是国内综合实力较强的医院之一。

南京医科大学附属南京鼓楼医院： 该医院在呼吸疾病、心血管疾病、消化疾病等领域有较高的医疗水平和科研实力，同时在泌尿外科和骨科领域也有一定的专业优势。

需要注意的是，以上仅是对每个医院的优势科室做了简要的介绍，实际情况还需考虑具体的医生、设备、服务等因素。

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关于chatgpt的分析 谈谈ChatGPT背后的核心技术

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AI技术发展之快速超越了人们的认知，对中国公司来说，持续布局战略性发力才是根本之道。

来源 |财经十一人

出品 |投资人说（touzirenshuo）

国内云厂商高性能GPU芯片缺货，正在成为限制中国生成式AI诞生的最直接因素。

2022年12月，微软投资的AI创业公司【【微信】】推出了聊天机器人ChatGPT。

这是生成式AI在文本领域的实际应用。

所谓生成式AI，是指依靠AI大模型和AI算力训练生成内容。

ChatGPT本质是【【微信】】自主研发的GPT-3.5语言大模型。

该大模型包含近1800亿个参数。

微软的Azure云服务为ChatGPT构建了超过1万枚英伟达A100 GPU芯片的AI计算集群。

美国市场研究机构TrendForce在3月1日的报告中测算称，处理1800亿个参数的GPT-3.5大模型，需要的GPU芯片数量高达2万枚。

未来GPT大模型商业化所需的GPU 芯片数量甚至超过3万枚。

更早前的2022年11月，英伟达在官网公告中提到，微软Azure上部署了数万枚A100/H100高性能芯片。

这是第一个采用英伟达高端GPU构建的大规模AI算力集群。

鉴于英伟达在高性能GPU方面的技术领先实力，在国内，云计算技术人士公认的一个说法是，1万枚英伟达A100芯片是做好AI大模型的算力门槛。

我们了解到，目前国内云厂商拥有的GPU主要是英伟达中低性能产品（如英伟达A10）。

拥有超过1万枚GPU的企业不超过5家，其中拥有1万枚英伟达A100芯片的企业最多只有1家。

也就是说，单是从算力这个衡量指标来看，国内能在短期内布局类似ChatGPT的选手十分有限。

ChatGPT看似只是聊天机器人，但这却是微软的AI算力、AI大模型和生成式AI在消费市场的一次肌肉展示。

在企业市场，这是云计算的新一轮增长点。

微软【【微信】】（深度学习服务）已有200多家客户，包括制药公司拜耳、审计公司毕马威。

【【微信】】连续四个季度收入增长超过100%。

这是微软云旗下云、软件、AI三大业务中增长最快的板块。

今年2月，包括阿里、百度等中国企业宣布将研发类ChatGPT产品，或将投入生成式AI的研发。在国内，AI算力、AI大模型和生成式AI被认为只有云厂商才有资格下场。

华为、阿里、腾讯、字节跳动、百度都有云业务，理论上有跑通AI算力、AI大模型和生成式AI应用的入场券。

有入场券不代表能跑到终点。这需要长期高成本投入。

GPU芯片价格公开，算力成本容易衡量。大模型需要数据采集、人工标注、模型训练，这些软性成本难以简单计算。

生成式AI的投资规模通常高达百亿元。

多位云计算厂商技术人士、服务器厂商人士对我们表示，高性能GPU芯片短缺，硬件采购成本、运营成本高昂，国内市场中短期商业化困难，这三个问题才是真正的挑战。

他个人认为，具备资金储备、战略意志和实际能力的企业，暂时不会超过3家。

01

芯片数量决定“智商”

决定AI大模型“智商”的核心因素是三个，算力规模、算法模型的精巧度、数据的质量和数量。

AI大模型的推理、训练高度依赖英伟达的GPU芯片。

缺少芯片会导致算力不足。算力不足意味着无法处理庞大的模型和数据量。最终的结果是，AI存在智商差距。

3月5日，第十四届全国人民代表大会第一次会议开幕式结束后，科技部部长王志刚在*“部长通道”交流时评价，ChatGPT作为一个大模型，有效结合了大数据、大算力、强算法。

它的计算方法有进步，特别是在保证算法的实时性与算法质量的有效性上。

“就像发动机，大家都能做出发动机，但质量是有不同的。踢足球都是盘带、射门，但是要做到梅西那么好也不容易。”

英伟达是全球知名的半导体厂商，在数据中心GPU市场占据超过90%以上的份额。

英伟达A100芯片2020年上市，专用于自动驾驶、高端制造、医疗制药等AI推理或训练场景。

2022年英伟达推出了性能更强的新一代产品H100。

A100/H100是目前性能最强的数据中心专用GPU，市面上几乎没有可规模替代的方案。

包括特斯拉、Facebook在内的企业，都利用A100芯片组建了AI计算集群，采购规模均超过7000枚。

多位云计算技术人士对我们表示，运行ChatGPT至少需要1万枚英伟达的A100芯片。

然而， GPU芯片持有量超过1万枚的企业不超过5家。

其中，拥有1万枚英伟达A100 GPU的企业至多只有1家。

另有某大型服务器厂商人士对我们表示，即使乐观估计，GPU储备规模最大的企业也不超过5万枚，且以英伟达中低端数据中心芯片（如英伟达A10）为主 。

这些GPU芯片分散在不同数据中心中，单个数据中心通常只配备了数千枚GPU芯片。

此外，由于美国政府去年8月开始实施的贸易限制，中国企业早已无法获取英伟达A100芯片。

现有A100芯片储备均是存货，剩余使用寿命约为4年-6年。

2022年8月31日，英伟达、AMD两家半导体企业旗下生产的GPU产品被美国列入限制范围。英伟达被限制的产品包括A100和H100，AMD受管制GPU产品包括MI250。

按照美国政府的要求，未来峰值性能等于或超过A100的GPU产品也被限制出售。

中国企业目前能够获取的最佳替代品，是英伟达的A800芯片。A800被视为是A100的“阉割版”。

2022年8月，A100被禁止销售中国市场后，英伟达在当年三季度针对中国市场推出了特供的A800芯片。

该产品计算性能与A100基本相同，但数据传输速度被降低了30%。

这会直接影响AI集群的训练速度和效果。

不过，A800芯片目前在中国市场也严重缺货。虽然是A100“阉割版”，A800京东官网定价超过8万元/枚，甚至超过A100官方定价（1万美元/枚）。

即使如此，A800在京东官网仍是缺货状态。

有云厂商人士对我们表示，A800实际售价甚至高于10万元/枚，价格还在持续上涨。

A800目前在浪潮、新华三等国内服务器厂商手中是稀缺品，一次只能采购数百片。

GPU数量不够或性能不够的结果是，AI推理和模型训练的准确度不足。

这会直接导致中国企业即使做出类似的对话机器人，机器人的“智商”会远低于ChatGPT。

国内云厂商高性能GPU芯片缺货，正在成为限制中国版ChatGPT诞生的最直接因素。

02

成本高昂

AI算力和大模型是比云还要烧钱的吞金兽。

即使有足量的高性能GPU，中国云厂商接下来还要面临高昂的硬件采购成本、模型训练成本以及日常运营成本。

面对上述成本，具备资金储备、战略选择和实际能力的企业不超过三家。

【【微信】】能做出ChatGPT，背后有微软提供资金和算力。

2019年微软向【【微信】】投资10亿美元。

2021年微软再进行了一轮未透露金额的投资。

今年1月，微软宣布将在未来数年陆续向【【微信】】投资100亿美元。

对云厂商来说，AI算力和大模型需要面临高昂的硬件采购成本、模型训练成本以及日常运营成本。

其一，硬件采购成本和智算集群建设成本。

如果以1万枚英伟达A800 GPU为标准构建智能算力集群，在10万元/枚的价格标准下，仅GPU采购成本就高达10亿元。

一台服务器通常需要4枚-8枚GPU，一台搭载A800的服务器成本超过40万元。

国内服务器均价为4万-5万元。一台GPU服务器的成本是普通服务器的10倍以上。

服务器采购成本通常是数据中心建设成本的30%，一个智算集群的建设成本超过30亿元。

其二，模型训练成本。

想要算法模型足够精准，需要进行多轮算法模型训练。

有某外资云厂商的资深技术人士对我们表示，ChatGPT一次完整的模型训练成本超过1200万美元（约合8000万元）。

如果进行10次完整的模型训练，成本便高达8亿元。

GPU芯片价格公开，算力成本相对容易衡量。

但AI大模型还需要数据采集、人工标注、模型训练等一系列工作，这些软性成本难以简单计算。不同效果的模型最终成本也不同。

其三，日常运营成本。

数据中心内的模型训练需要消耗网络带宽、电力资源。

此外，模型训练还需要算法工程师负责调教。上述成本也以亿元为单位计算。

也就是说，进入AI算力和AI大模型的赛道，前期硬件采购、集群建设成本就高达数十亿元。

后期模型训练、日常运营以及产品研发成本同样高达数十亿元。

一家管理咨询公司技术战略合伙人对我们表示，生成式AI的投资规模高达百亿元。

微软大规模采购GPU组建智算集群，这在商业逻辑上行得通。

2022年微软在云计算基础设施的支出超过250亿美元，当年微软营业利润828亿美元，微软云营业利润就超过400亿美元。

仅微软云利润大于支出，大规模投资AI算力、大模型业务，这与微软的财务现状是相匹配的。

微软的AI计算有产品、有客户、有收入，形成了新的增长点。

微软的客户通常会在云上租赁数千枚高性能GPU，进行语言模型学习，以此使用自己的启用生成式 AI。

微软旗下包括【【微信】】和【【微信】】。【【微信】】有200多家客户，包括制药公司拜耳、审计公司毕马威。

【【微信】】连续四个季度收入增长超过100%。

微软云甚至已经形成了“云-企业软件-AI计算”三条轮动增长的曲线。

其中公有云Azure营收增速约为30%-40%，软件业务营收增速约为50%-60%，AI算力营收增速超过100%。

中国企业用于云基础设施的资本支出有限，投资投资智算集群、AI大模型需要从有限的预算中分走支出。

更大的挑战是，中短期内不仅无法盈利，还要亏更多钱。

科技公司的资本支出通常被用于采购服务器、建设数据中心、购置园区土地等固定资产。

以亚马逊为例，2022年资本支出580亿美元，超过50%用于投资云基础设施。

我们查阅阿里、腾讯、百度最近一个财年的资本支出发现，三家数据分别为533亿元、622亿元、112亿元。

三家均未披露用于投资云基础设施的资本支出情况。

假设三家企业与亚马逊相同，50%的资本支出用于投资云基础设施，数据分别为266亿元、311亿元、56亿元。投资数十亿元对资本支出宽裕的企业来说可以承受，但对资本支出不足的企业来说，则是负担。

国内宣布已建设智算集群的企业包括阿里云、华为、百度，但智算集群内GPU芯片数量不详。

2022年，主要云厂商均把提高毛利、减少亏损作为战略重点。

在这个阶段采购高性能GPU、建设智算集群需要巨额投入。

不仅会加剧亏损，还需要依赖集团输血。这将考验企业管理层的战略意志。

03

大模型没条件，先做小模型

华为、阿里、腾讯、字节跳动、百度都有云业务，理论上有做出中国版ChatGPT的入场券。

有云计算技术人士评价，有入场券的几家企业也会有实际的战略考量。比如，腾讯、百度、字节跳动有云也有大量数据，但云业务在亏损，长期投入的资金储备、战略意志存疑。

华为靠自研N腾芯片建立了大模型技术，但因“断供”影响无法获得英伟达的GPU芯片，而且作为硬件厂商缺少互联网公司的数据积累。

由于上述限制，能实现AI大模型商业化的企业少之又少。

最终同时具备资金储备、战略意志和实际能力的企业将聊聊无几。

目前，没有一家中国云厂商像微软一样拥有数万枚A100/H100芯片。

中国云厂商的高性能GPU算力目前暂时不足。

一种更务实的观点是，中国云厂商即使真的获取1万枚英伟达高性能GPU后，也不应该简单投入到中国版ChatGPT这种大众的消费场景。

算力资源稀缺时，优先考虑是投入行业市场，为企业客户提供服务。

一家管理咨询公司技术战略合伙人对我们表示，ChatGPT只是对话机器人，商业应用场景展示暂时有限。

用户规模越大，成本也就越高，带来的亏损也会越大。

AI算力和大模型如何在细分领域实现商业化，获取正向现金流才是关键。

中国市场的AI算力、大模型的商业化尚处于起步期。

目前国内自动驾驶、金融等领域的少数客户开始采用AI算力。

比如，小鹏汽车目前已经采用阿里云的智算中心进行自动驾驶的模型训练。

有数据中心产品经理对我们表示，国内银行金融客户反欺诈已经大量运用模型训练技术，通常只需要租赁使用数百枚性能更低的GPU调教模型。

同样是AI计算和模型训练，这是更低成本的解决方案。

事实上，通用大模型无法解决行业具体问题，无论是金融、汽车、消费等各个领域都需要行业模型。

中国暂时没有足够的高性能GPU做大规模AI模型训练，可以先在细分领域做小模型。

AI技术发展之快速超越了人们的认知，对中国公司来说，持续布局战略性发力才是根本之道。

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