OpenAI 计划自研 AI 为了减少对英伟达的依赖，

根据路透社的报道，OpenAI 正在与博通（Broadcom）合作开发其首款定制 AI 推理芯片，目的是处理其大规模 AI 工作量，特别是推理任务。

因此，OpenAI 已建立一个合同 20 人类的R&D团队，包括曾经参与谷歌的 Tensor 包括处理器项目的首席工程师。

据报道，博通将协助 OpenAI 进行ic设计，以确保通过台积电（TSMC）进行制造，预估 2026 年度生产开始。

为实现芯片供应的多样化，OpenAI 此前计划建立芯片生产代工厂。但是由于成本高，而且建立代工网络需要花费大量的时间，OpenAI 这个计划已经被搁置，然后致力于内部ic设计。

OpenAI 这一通过「通过定制芯片设计来管理成本和访问 AI 服务器硬件」这一战略代表着它的走向。 Meta 和 Google 等待科技公司的老路，后者 OpenAI 竞争者，经历了几代人的努力。

并且，市场上不乏成熟且广泛应用的部署。 AI 芯片，如 Google 推出的「TPU」、微软的「Maia 100」等等。

换句话说，OpenAI 填补这些差距，登上牌桌，需要更多的资金。

除满足基础设施日益增长的需要，降低练习和使用成本外，「减少对英伟达（NVIDIA）的依赖」也是 OpenAI 的「小算盘」之一。

OpenAI 的 CEO 奥特曼（Altman）指出，为什么要「获得更多芯片」，这是因为两个问题：为 OpenAI 软体增加了先进处理器的动力短缺，以及为其工作和商品增加动力所需的硬件运行。「令人眼花缭乱」的成本。

此外，他还公开抱怨市场资源不足， NVIDIA 最适合运行的主导和控制 AI 全球应用芯片 80% 上述市场。

作为英伟达图形控制部件（GPU）最大客户之一，OpenAI 以前几乎完全依赖 NVIDIA GPU 进行练习。2020 年至今，OpenAI 其生成式人工智能技术是在微软建造的大型超级计算机上开发的，该计算机使用 10000 个 NVIDIA GPU。

但是由于芯片短缺和供应延迟，以及训练费用高，OpenAI 我们必须开始探索替代方案。计划通过微软 Azure 云平台使用 AMD 模型训练的芯片。

值得注意的是，AMD 它是去年推出的 MI300 AI 芯片，导致其数据中心业务在一年内翻了一番。各种迹象表明，AMD 市场领导者正在追逐 NVIDIA。

另外，消息人士表示 OpenAI 仍然有可能雇佣更多的合作伙伴来决定是否为其ic设计开发或购买其他部件。

虽然「不惜一切代价构建 AGI(通用人工智能)」的 OpenAI 和号称「下一个英伟达」与博通的合作很可能会引起英伟达的不满， OpenAI 表示「但愿与仍然致力于合作的芯片制造商保持良好的关系，特别是使用它的新一代。 Blackwell 芯片方面」。

对于这一点，英伟达暂时不予置评。

唯一的回应是市场。合作消息一出，博通股价就大幅上涨，AMD 同时也延续了开盘涨幅。

本文来自微信微信官方账号“APPSO作者：范津瑞，36氪经授权发布。

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