ChatGPT是一款基于人工智能技术的开放领域问答系统，其所依赖的是GPT（Generative Pre-training Transformer）模型。GPT是由OpenAI公司开发的一种自然语言处理模型，采取了Transformer架构，可以对文本进行生成和理解，被广泛利用于文本生成、机器翻译、对话系统等领域。ChatGPT则是在GPT模型的基础上，针对开放领域的问答任务进行优化和微调得到的。

那末，ChatGPT靠的是芯片吗？实际上，芯片是人工智能技术的基础，是实现高效计算和数据处理的核心。而ChatGPT所依赖的GPT模型是基于深度神经网络的，并且其前身GPT⑵模型的训练需要使用大量的计算资源，如GPU（图形处理器）和TPU（张量处理器）等。因此，可以说ChatGPT是靠芯片实现高效计算的，但ChatGPT不是直接依赖某一种具体的芯片。

实际上，ChatGPT在使用时可以选择区别的硬件平台，如CPU（中央处理器）、GPU、TPU等，区别的平台会影响ChatGPT的速度和性能。通常来讲，GPU和TPU都比CPU更合适进行深度学习的计算，由于它们可以提供更高的计算速度和更低的延迟，能够加速GPT模型的训练和推理。但是，区别的硬件平台也有各自的优势和劣势和适用处景，需要根据具体的利用进行选择。

除硬件平台，ChatGPT的性能还遭到其他一些因素的影响，如模型的架构、训练数据的质量、模型微调的方式等。模型架构的选择和优化能够改良模型的精度和速度，而训练数据的质量则直接影响模型的学习效果。在微调进程中，也需要根据实际情况进行调剂，如选择适合的学习率、更新策略等。

总的来讲，ChatGPT是基于GPT模型的开放领域问答系统，其所依赖的是深度学习技术和计算资源。虽然芯片是实现高效计算和数据处理的核心，但ChatGPT其实不依赖某一种具体的芯片，而是可以根据具体的利用选择区别的硬件平台。除此以外，模型架构、训练数据的质量、微调方式等因素也会影响ChatGPT的性能和精度。