图片来源：由无界 AI生成

随着训练人工智能模型的芯片短缺情况恶化，据知情人士透露，ChatGPT 背后的开发公司 OpenAI 正在探索制造自己的 AI 芯片，并已评估了潜在的收购目标。至少从去年开始，OpenAI 就讨论了各种方案来解决其所依赖的昂贵 AI 芯片的短缺问题。

这些选择包括构建自己的 AI 芯片、与包括 Nvidia 在内的其他芯片制造商更密切地合作，以及使其供应商多元化，超越 Nvidia (NVDA.O)。

目前，OpenAI 与大多数竞争对手一样，依靠基于 GPU 的硬件来开发 ChatGPT、GPT-4 和 DALL-E 3 等模型。GPU 并行执行许多计算的能力使其非常适合训练当今最先进的模型。

OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼已将获得更多 GPU 芯片作为公司的首要任务。 他曾公开抱怨 GPU 的稀缺现状。目前 AI 芯片市场由 Nvidia 主导，其控制着全球 80% 以上的 AI 芯片市场。

获得更多芯片的努力与 Altman 指出的两个主要问题有关：为 OpenAI 软件提供动力的先进处理器的短缺，以及为其工作和产品提供动力所需的硬件运行所需的“令人眼花缭乱”的成本。

自 2020 年以来，OpenAI 在其最大支持者之一微软建造的大型超级计算机上开发了其生成式 AI 技术，该计算机使用 10,000 个 Nvidia 图形处理单元 (GPU)。

但生成式人工智能的蓬勃发展——对于 Nvidia 等 GPU 制造商来说是一笔意外之财——却给 GPU 供应链带来了巨大压力。 微软在夏季财报中警告称，运行人工智能所需的服务器硬件严重短缺，可能会导致服务中断。 据报道，Nvidia 性能最好的 AI 芯片在 2024 年之前都已售空。

GPU 对于运行和服务 OpenAI 模型也至关重要； 该公司依靠云中的 GPU 集群来执行客户的工作负载。 但它们的成本极高。

运行 ChatGPT 对于 OpenAI 来说非常昂贵。 根据 Bernstein 分析师 Stacy Rasgon 的分析，每次查询的成本约为 4 美分。 如果 ChatGPT 查询增长到 Google 搜索规模的十分之一，这最初需要价值约 481 亿美元的 GPU，每年需要价值约 160 亿美元的芯片才能保持运行。

生成式 AI 竞争进入定制芯片时代

自去年 ChatGPT 推出以来，对专用 AI 芯片的需求猛增。 训练和运行最新的生成式 AI 技术需要特定的芯片或 AI 加速器。 Nvidia 是少数几家生产有用的 AI 芯片并主导市场的芯片制造商之一。

开发自己的 AI 芯片的努力将使 OpenAI 跻身于一小群大型科技公司之列，例如谷歌和亚马逊，这些公司一直试图控制基础芯片的设计，这是他们的基础。

目前尚不清楚 OpenAI 是否会继续推进定制芯片的计划。 业内资深人士表示，这样做将是一项重大战略举措，也是一项巨额投资，每年的成本可能高达数亿美元。 即使 OpenAI 为该任务投入了资源，也不能保证成功。

收购一家芯片公司可以加快 OpenAI 打造自己的芯片的进程，正如亚马逊在 2015 年收购 Annapurna Labs 所做的那样。

据一位知情人士透露，OpenAI 已经考虑了对潜在收购目标进行尽职调查的路径。不过仍旧无法得知 OpenAI 审查收购的公司的名单。

即使 OpenAI 继续推进定制芯片计划（包括收购），这项工作也可能需要数年时间，OpenAI 仍旧需要依赖 Nvidia 和 AMD 等商业芯片提供商。

一些大型科技公司多年来一直在打造自己的处理器，但成果有限。 据路透社报道，Meta 的定制芯片工作一直存在问题，导致该公司废弃了部分人工智能芯片。 Meta 目前正在开发一款更新的芯片，该芯片将涵盖所有类型的人工智能工作。

微软计划打造新的 AI 芯片，用于大模型训练

据The Information报道，一位知情人士透露，微软(MSFT.O)计划在下个月的年度开发者大会上推出该公司首款为人工智能设计的芯片。此举是多年努力的成果，可能有助于微软减少对英伟达(NVDA.O)设计的人工智能芯片的依赖。随着需求激增，这些芯片一直供不应求。微软的这款芯片是为训练和运行大型语言模型（LLM）的数据中心服务器设计的。微软的数据中心服务器目前使用英伟达的GPU为云客户提供先进的LLM，包括OpenAI和Intuit，以及支持微软生产力应用程序中的人工智能功能。

这些计划可能标志着 OpenAI 和微软这两家公司之间的进一步疏远。

AI芯片领域机遇与挑战并存。即使 OpenAI 致力于将定制芯片推向市场，这样的努力也可能需要数年时间，并且每年花费数亿美元。 这家初创公司的投资者（其中之一就是微软）是否有兴趣进行如此冒险的赌注，还有待观察。 OpenAI 进军这一领域的潜力凸显了更广泛的行业向更加自力更生和定制解决方案的转变。 结果仍有待观察，但对人工智能世界的影响是巨大的。

参考资料：

https://www.unite.ai/openai-contemplates-joining-the-ai-chipmaking-league/

https://techcrunch.com/2023/10/06/openai-said-to-be-considering-developing-its-own-ai-chips/