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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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