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奥特曼有芯片计划,OpenAI可能不跟英伟达玩了
2024-01-30 来源:Ai芯天下
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关键词: 人工智能 半导体 芯片

OpenAI与英伟达相互成就


在黄仁勋的强力支持下,OpenAI在创立初期便获得了英伟达尚处于工程技术阶段的H100芯片,以开展AI训练。换言之,H100的辉煌成就源自英伟达与OpenAI的共同努力。


随着OpenAI的不断壮大及微软百亿资金的注入,其在GPU训练芯片方面的需求日益增长,逐渐成为英伟达最重要的客户。


通常情况下,为维护重要客户关系,企业往往会采取降价让利等策略。


然而,英伟达却在近两年里反其道而行之,持续涨价,似乎试图从这些大客户身上获取更多利益。


权威数据显示,英伟达在全球人工智能处理器市场的份额超过80%,这无疑给OpenAI带来了巨大压力。


花旗研究分析师ChristopherDanely指出,英伟达在AI训练领域占据了[至少90%]的市场份额。


这意味着,OpenAI在芯片供应方面几乎完全受制于英伟达。


随着英伟达芯片性能的不断提升,其价格也呈现出飞速上涨的趋势,这已引起包括OpenAI在内的大客户的强烈不满。


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依赖供应链上游将制约OpenAI发展


OpenAI正全力推进GPT5,但却面临无[芯]可用的困境。


去年全年,OpenAI首席执行官奥尔特曼都在抱怨公司已经陷入了严重的GPU短缺。据悉,训练GPT-4使用了大约25000块A100GPU。而训练GPT-5,还需要5万张H100。


尤其是英伟达高端GPU,由于代工、CoWoS封装以及HBM等产能限制,不仅成本高昂,而且供应缺口巨大。


人工智能的持续进步,已然确立了算力芯片在该领域的基础地位。


如今,若将这一核心资源依赖于供应链上游,恐将制约OpenAI的发展。


同时,随着人工智能逐步硬件化和基础设施化,决定这一发展趋势的关键因素即为算力芯片。


此庞大的需求足以支撑起一个完整的供应链。


从另一个角度来看,OpenAI自建晶圆厂是为了朝着IDM的方向发展,确保自身供应链,控制生产成本。


IDM是一种相对更为完善的运营模式,但门槛较高,前期成本投入巨大,需要有良好的市场前景才能保证后期盈利。


OpenAI建厂并非不可行,但取决于他们筹集投资的情况,仍需资金支持才有可能实现。


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奥特曼计划掌握芯片制造环节


今年1月,彭博社披露的一则独家消息震撼了科技界。据知情人士透露,奥特曼正计划投入数十亿美元,建设一座半导体晶圆厂。


这一举动不仅标志着OpenAI将涉足半导体制造业,同时也象征着该公司旨在掌控人工智能领域的核心要素——芯片制造。


这些GPU不仅稀缺且价格高昂,自研AI芯片有望大幅降低算力成本。


因此,OpenAI研发自有芯片完全在情理之中。


通过自主设计、生产及销售芯片,OpenAI将能够直接与终端市场展开对话,与其他设备制造商展开竞争。


更重要的是,这一策略将显著降低成本,提高基础设施的控制力度,以满足OpenAI不断增长的需求。


传闻在两个月前OpenAI面临高层大改前夕,奥特曼亲自前往英伟达就2024年芯片采购议案展开谈判。


在OpenAI的全球晶圆厂网络项目中,筹措资金及选择合作伙伴至关重要。


据报导,OpenAI首席执行官萨姆?奥特曼正与多家重量级投资者展开谈判,包括软银集团以及阿布扎比总部的人工智能控股公司G42。


塔赫努恩掌控着包括阿布扎比投资局(规模达8000亿美元)在内的庞大商业帝国。


他还担任国际控股公司和G42的董事长,这两家公司均在AI领域展示出浓厚的兴趣和雄心,并与OpenAI建立合作伙伴关系。


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自研芯片看上去永远是利好


若OpenAI能掌控算力芯片的研发、制造及生产能力,将凭借自身卓越的模型训练与调整技术,与英特尔、台积电、三星等半导体行业巨头并驾齐驱,竞夺新市场版图。


OpenAI设计的人工智能芯片将符合亚马逊AWS、谷歌、微软以及其他许多超大规模企业自主研发AI芯片的趋势,这些巨头除了购买现成的产品外,还更倾向于构建符合自身需求的定制处理器。


此外,自研芯片有助于巨头们摆脱对英伟达等少数AI芯片供应商的依赖,提升供应链安全。


OpenAI计划自行研发芯片,这一战略调整不仅对该公司具有重大战略意义,同时也预示着人工智能硬件市场巨大的发展潜力和竞争格局。


OpenAI的芯片研发有望推动人工智能行业的技术创新。其他公司可能会受到启发,加大在芯片领域的研发力度,进而提升整个行业的技术水平。


然而,当前大型模型训练需求,无论是资深企业还是新兴力量,几乎都依赖于英伟达的GPU。在这一领域处于垄断地位的英伟达,拥有居高临下的定价权。


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走向一条需要持久高投入的道路


虽然自研AI芯片能从根本上解决问题,但这是一条漫长的道路,并无十足把握成功。业内人士认为,这是一项重大举措、一项重大投资。


以3nm或2nm级节点为例,一家采用此类工艺制程的现代化晶圆厂的投资成本可能高达300亿美元。


在人工智能领域的高速发展过程中,对算力的需求持续上升。尤其是在训练大型AI模型,如GPT-4和GPT-5时,对高性能芯片的需求尤为庞大。


例如,GPT-4的训练所需芯片数量约为25,000块英伟达A100GPU,而更先进的GPT-5则需高达50,000块H100GPU。


这些GPU价格不菲,每块售价在2.5万至3万美元之间。


在AI技术迅猛发展的背景下,全球科技巨头纷纷积极投入自研AI芯片领域。


尽管萨姆?奥特曼筹集的具体资金数额尚不明确,但为与市值接近1.5万亿美元的英伟达展开竞争,OpenAI至少需投入数十亿美元。


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结尾:


为了实现盈利,OpenAI至关重要的举措是控制成本。在一定程度上,奥特曼可能引发了资本市场的一连串变革。


预计今年在人工智能繁荣的背景下,以芯片为切入点的大型科技企业有望彻底改变传统芯片生产的格局。



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