OpenAI自研AI芯片：摆脱英伟达依赖的战略布局
OpenAI正积极推进其首款自研人工智能芯片的开发计划，此举旨在降低对英伟达的严重依赖，并拓展其芯片供应渠道。据内部消息人士透露，OpenAI计划在未来几个月内完成首款芯片的设计，并委托台积电进行生产制造。预计大规模生产将在2026年实现。
芯片研发并非易事，单次流片成本就高达数千万美元，且生产周期通常需要半年，加急制造则成本更高。首次流片也无法保证芯片能够正常工作，一旦失败则需要进行问题诊断并重新流片，这无疑增加了研发的不确定性和成本。
这款专注于AI模型训练的芯片，被OpenAI内部视为增强与其他芯片供应商谈判实力的战略工具。OpenAI的工程师计划在首款芯片推出后持续迭代，开发性能更强、功能更先进的处理器。
据悉，该芯片项目由Richard Ho领导的内部团队与博通合作设计，该团队规模在过去几个月已扩大至40人。Ho曾在谷歌领导定制AI芯片项目，并于一年多前加入OpenAI。
然而，与谷歌、亚马逊等科技巨头相比，Ho的团队规模仍然相对较小。业内人士估计，一个大型芯片项目的设计成本可能高达5亿美元，而围绕其开发必要的软件和外围设备的成本可能还要翻倍。
生成式AI模型制造商如OpenAI、谷歌和Meta等，对芯片的需求极其旺盛，因为数据中心中串联的芯片数量越多，模型的智能程度就越高。Meta计划明年在AI基础设施上投入600亿美元，微软则计划在2025年投入800亿美元。目前，英伟达芯片占据约80%的市场份额，成为行业的主导者。OpenAI也参与了美国总统特朗普上月宣布的5000亿美元“星际之门”基础设施计划。
然而，不断上升的成本和对单一供应商的依赖，促使微软、Meta以及现在的OpenAI积极探索替代方案，以降低风险并增强供应链的韧性。
OpenAI自研的AI芯片既能够用于训练AI模型，也能用于运行AI模型，但其最初的部署规模将较为有限，主要用于运行AI模型，在公司基础设施中的作用也相对有限。
要建立起像谷歌或亚马逊那样完整的AI芯片项目，OpenAI还需要招聘数百名工程师，这将是一个长期而艰巨的任务。 OpenAI此举不仅关乎其自身发展，也反映了整个AI行业对芯片自主研发的重视程度日益提升，以及摆脱对少数供应商依赖的迫切需求。这将推动AI芯片领域的竞争更加激烈，并可能加速整个行业的技术创新步伐。
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