OpenAI 正在推動開發第一代內部人工智慧 (AI) 晶片來減少對輝達 (Nvidia)(NVDA.US) 晶片供應的依賴。
消息人士透露，ChatGPT 製造商將在未來幾個月內完成其首款內部晶片的設計，並計劃將其送往台積電 (TSM.US) 進行生產。將第一個設計送入晶片工廠的過程稱為「試產」(taping out)。
OpenAI 和台積電拒絕置評。
最新消息顯示，OpenAI 預計將實現其雄心勃勃的目標，即在 2026 年在台積電實現量產。傳統計每次「流片」會耗費上千萬美元，且需 6 個 月左右時間才能生產出最後晶片，OpenAI 為此可能要支付高額費用。沒有人能保證晶片在第一次試產時就能正常運作，如果發生故障，公司將需要重新診斷問題並重複試產步驟。
消息人士指出，在 OpenAI 內部，這款專注於訓練的晶片被視為加強 OpenAI 與其他晶片供應商談判籌碼的策略工具。在完成首代晶片後，OpenAI 的工程師計劃在每次更新時開發出更廣泛、更先進的處理器。
如果試產順利，它將使 ChatGPT 製造商能夠大規模生產第一款內部 AI 晶片，並可能在今年稍後測試輝達晶片的替代品。OpenAI 計劃今年將其設計提交給台積電，這代表該新創公司在其設計上取得快速進展，而其他晶片設計人員可能需要數年時間才能完成這一過程。
微軟 (MSFT.US) 、Meta (META.US) 等大型科技公司雖經多年努力，但仍難以生產出令人滿意的晶片。最近，中國人工智慧新創公司 DeepSeek 引發的市場暴跌也引發人們的疑問：未來開發強大模型所需的晶片是否會減少。
該晶片由何理查 (Richard Ho, 音譯) 領導的 OpenAI 內部團隊與博通 (AVGO.US) 合作設計，該團隊的規模在過去幾個月中擴大一倍達到 40 人。何理查一年多前從 Alphabet (GOOGL.US) 旗下的谷歌跳槽加入 OpenAI；他在谷歌協助領導這家搜尋巨頭的客製化 AI 晶片專案。
與谷歌或亞馬遜 (AMZN.US) 等科技巨頭的大規模團隊相比，何的團隊規模較小。根據了解晶片設計預算的業內消息人士透露，一個雄心勃勃的大型項目的新晶片設計，單一版本的晶片成本可能高達 5 億美元。建置必要的軟體和周邊設備的成本可能會翻倍。
OpenAI、Google 和 Meta 等生成式 AI 模型製造商已經證明，資料中心中串聯在一起的晶片數量越來越多，使得模型變得更加智能，因此，對晶片的需求永無止境。
Meta 表示明年將在 AI 基礎設施上投入 600 億美元，微軟則表示將在 2025 年投入 800 億美元。OpenAI 本身正在參與美國總統川普上個月宣布的 5000 億美元星際之門基礎設施計畫。
但成本上升和對單一供應商的依賴，已促使微軟、Meta 以及現在的 OpenAI 等主要客戶探索輝達晶片的內部或外部替代品。
消息人士指出，OpenAI 的內部 AI 晶片雖然能夠訓練和運行 AI 模型，但最初將以有限的規模部署，主要用於執行 AI 模型。該晶片在公司的基礎設施中將發揮有限的作用。
為了實現與谷歌或亞馬遜的 AI 晶片計劃一樣全面的努力，OpenAI 必須雇用數百名工程師。
台積電正在利用其先進的 3 奈米製程技術生產 OpenAI 的 AI 晶片。消息人士表示，該晶片採用常用的脈動陣列架構和高頻寬記憶體 (HBM) 以及廣泛的網路功能。輝達晶片也採相同方式生產。
(美股為即時串流報價； OTC市場股票除外，資料延遲最少15分鐘。)新聞來源 (不包括新聞圖片): 鉅亨網