10月30日,路透社发布消息称,OpenAI正着手调整其硬件战略,旨在优化计算资源配置并削减成本。此次调整中,OpenAI将引入AMD的MI300系列芯片,并继续保留对英伟达(纳斯达克代码:NVDA)GPU的使用。此外,OpenAI还与博通(Broadcom Inc.)和台积电(TSMC)建立了合作关系,计划于2026年推出自主研发的定制AI芯片。
据路透社报道,OpenAI已组建了一个由约20名工程师构成的芯片研发团队,其中包括曾参与谷歌Tensor处理器项目的高级技术人才。然而,按照OpenAI的当前规划,定制芯片的实际生产预计要等到2026年才能启动。
在此之前,OpenAI主要依赖英伟达的GPU来支撑模型训练和推理工作。当前,英伟达GPU在市场中占据了超过80%的份额。然而,面对芯片短缺、英伟达AI算力卡供不应求以及成本攀升等挑战,OpenAI开始寻求替代方案。
通过引入AMD的MI300系列芯片,OpenAI旨在确保高性能计算的同时,分散供应链风险。
除了AMD芯片,OpenAI还与博通携手开发新的定制芯片,以应对AI推理过程中的大型负载需求,并与台积电合作,确保具备芯片制造能力。
原本,OpenAI计划构建一个芯片制造厂网络,但受限于成本和时间因素,该计划已被暂时搁置。目前,OpenAI将重心放在内部芯片设计上,并与博通和台积电等合作伙伴共同确保芯片供应的稳定性。
训练诸如ChatGPT等AI模型的成本极高。据此前报道,OpenAI预计今年将亏损50亿美元,而收入仅为37亿美元。其中,计算成本——包括处理大规模数据集和开发模型所需的硬件、电力和云服务费用——是公司的最大开支。
目前,英伟达GPU在硬件市场中占据了主导地位。由于芯片供应短缺和价格上涨,OpenAI开始探索AI硬件的内部研发或外部替代方案。这一策略与亚马逊、Meta、谷歌和微软等科技巨头的做法相似,即通过定制芯片来降低成本并确保AI硬件的供应。然而,谷歌、微软和亚马逊在这一领域已经取得了显著进展,OpenAI可能需要大量资金投入才能具备真正的竞争力。
就在今年10月,OpenAI刚刚完成了66亿美元(约合人民币463亿元)的新一轮融资,由Thrive Capital领投,微软、英伟达、Altimeter Capital、富达基金、软银以及阿布扎比国家支持的MGX投资公司等参与投资,投后估值达到1570亿美元。OpenAI计划利用这些资金加强算力资源,并持续拓展其AI工具和技术研究能力。
免责声明:本文为转载,非本网原创内容,不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。
如有疑问请发送邮件至:bangqikeconnect@gmail.com