OpenAI將於今年完成首款AI芯片設計,以應對全球增長的AI需求

OpenAI將於今年完成首款AI芯片設計,以應對全球增長的AI需求

發布日期:

商業 Business 科技 Tech


要點:
OpenAI正在開發首代內部AI晶片,以減少對Nvidia的依賴,應對日益增長的AI模型訓練需求並改變晶片供應鏈競爭格局。

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2月10日,OpenAI正在積極推進減少對英偉達/Nvidia依賴的計劃,開發其首代內部人工智能AI晶片來滿足其晶片需求,尤其是在訓練和運行AI模型的需求上。

隨著人工智能技術的迅速發展,晶片的需求日益增長,尤其是專為AI模型訓練和運行而設計的高效晶片。這不僅使得全球科技巨頭們加快了對AI硬體的投入步伐,還引發了對晶片供應鏈和競爭格局的深刻變化。這一戰略不僅能提升自身的技術能力,也能在與其他晶片供應商的談判中占據更有利的位置。

OpenAI推出首款內部分布式AI芯片
據知情人士透露,ChatGPT的製造商計劃在未來幾個月內完成首款內部晶片的設計,並將其交由台灣半導體製造公司(TSMC)進行生產。台積電將使用其高效的3奈米製程技術來生產這款晶片,並配備高頻寬記憶體和廣泛的網路功能,這一過程將標誌著“Tapping Out”/流片的開始。

若初步測試順利,OpenAI將有望在今年晚些時候測試Nvidia晶片的替代品。預計OpenAI的目標是於2026年實現台積電的量產計劃,儘管初次流片可能會遭遇故障,若發生問題,則需要重新診斷並重新進行流片。

這款專注於訓練的晶片對OpenAI來說,不僅是一個技術產品,更是一個增強其與其他晶片供應商談判籌碼的策略工具。初期的晶片開發計劃顯示,OpenAI可能在每次迭代中進一步擴展並提升處理器的功能。

目前,領導這項計劃的是前Google工程師 Richard Ho,他在Alphabet開發客製化AI晶片方面發揮了關鍵作用。Ho一年前從Google加入OpenAI,並在該公司負責定制化AI晶片的計劃。Ho的團隊目前已有40人,並與博通(AVGO)合作。

據消息人士指出,這款晶片的開發預算相當高昂,單一版本的設計成本可能高達5億美元,且涉及的軟體與周邊設備開發費用也可能是其成本的兩倍。儘管如此,OpenAI的目標是逐步取代Nvidia晶片,並在內部或外部尋找其他替代方案,以減少對單一供應商的依賴。

除了硬體方面的努力,OpenAI也正在積極擴大其全球合作夥伴關係。該公司近期宣布與韓國聊天應用程式營運商Kakao合作開發人工智能產品,這是其一週內在亞洲建立的第二個重要聯盟OpenAI執行長Sam Altman也與三星、軟銀和Arm Holdings的領導人進行了討論,探討增強AI基礎設施和服務的機會。

迎接硬體競爭新時代
實際上,OpenAI的自製芯片計劃早有所聞。OpenAI計劃於2024年7月與晶片設計師開展談判,討論開發全新AI伺服器晶片的事宜,儘管早在2023年底,就有傳言稱該公司已在考慮製造自己的AI硬體。

在2023年11月被OpenAI解雇並隨後重新聘用之前,執行長Sam Altman顯然一直在尋求資金支持,並計劃創立一家名為“Tigris”的AI晶片公司。此外,Sam Altman還與中東的投資者及晶片製造公司進行了多次洽談,試圖籌集5至7億美元,並透過合資企業的方式,開發全球性的晶片製造網絡,以強化AI晶片的供應鏈。

OpenAI決定自行製造定制化晶片,主要是為了減少對Nvidia GPU的依賴,因為Nvidia GPU不僅價格昂貴且難以獲得,還因為需求量過大,導致許多客戶面臨長時間的交貨延遲。目前,英偉達佔據AI晶片市場的主導地位,約佔80%的份額。然而,成本的上升和對單一供應商的依賴促使OpenAI等公司探索替代解決方案。透過創建自己的AI晶片,OpenAI旨在加強與現有供應商的談判地位,並減少供應鏈中的潛在瓶頸。

隨著OpenAI、Meta和微軟等公司積極投入AI晶片的開發,這些巨頭們對晶片的需求越來越高Meta宣布將在明年投入600億美元於AI基礎設施,而微軟則計劃在2025年投入800億美元。而OpenAI也正參與美國總統川普在去年宣布的5000億美元“StarGate”/星際之門基礎設施計劃。

然而,從設計到功能性晶片的過程是複雜且昂貴的。一次典型的流片可能要花費數千萬美元,並且需要大約六個月的時間才能生產最終的晶片。也不能保證矽片第一次嘗試就能正常運作。若OpenAI的首款晶片成功流片並且測試順利,它將大幅縮短其與Google和亞馬遜等競爭對手之間的差距,並可能為未來的大規模部署奠定基礎。

隨著AI技術的迅猛發展,企業間的競爭已不僅僅限於軟體和應用的創新,硬體領域的突破同樣成為決勝的關鍵。OpenAI自製晶片的計劃不僅代表著其在技術上的雄心,還顯示出在全球AI競爭格局中的敏銳洞察。這一舉措也凸顯出,對於未來人工智能領域的引領者而言,掌握技術的核心資源,從硬體到基礎設施的每一環節,都將成為實現領先的關鍵。隨著更多企業加入這場競爭,未來的AI生態將會更加多元與競爭激烈,硬體和軟體的協同發展將成為主流。

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