来源:芯智慧
据报道,OpenAI 首席执行官山姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 正在筹集资金建设半导体生产设施,生产用于人工智能 (AI) 应用的处理器 。他相信人工智能技术将在未来几年变得足够普遍以支持他们自己的半导体供应链。报道称,这家合资企业未来可能将与英特尔、台积电和三星代工等公司竞争。
根据2023年10月份发布的一份报告显示,OpenAI 目前在其流行的 ChatGPT 服务中主要使用的是 英伟达(Nvidia) 的 A100 和 H100 GPU。英伟达占据全球人工智能处理器市场 80% 以上的份额。
一段时间以来,OpenAI也一直在探索开发自己的 AI 处理器的方法。而OpenAI设计自己的人工智能芯片,也将符合亚马逊AWS、谷歌、微软和许多其他超大规模企业自研AI芯片的趋势,除了购买现成的产品外,巨头们更喜欢构建符合自身需求的定制处理器。另一个好处是,自研芯片将可以帮助巨头们摆脱对于英伟达等少数AI芯片供应商的依赖,提升供应链安全。
Altman此前也曾表达了他对 GPU 短缺以及在此类平台上运行人工智能软件所需的巨额费用的担忧。因为仅 ChatGPT 的运营成本就非常巨大。
根据Bernstein Research资深分析师Stacy Rasgon分析,ChatGPT每次查询的成本约为0.04美元,如果ChatGPT查询量成长至谷歌搜索规模的十分之一,最初需要部署价值约481亿美元的AI芯片投入运算,每年还需要价值约160亿美元的芯片才能维持运作。
显然,如此巨额的芯片采购成本投入,完全能够支撑OpenAI自研芯片的需求。但是,Altman似乎想做一些不同的事情,正如 彭博社 所描述的那样,建立一个“人工智能芯片工厂网络”。据悉,OpenAI拟筹建的合资企业与总部位于阿布扎比的 G42 和软银集团等潜在投资者进行了讨论,旨在解决当前和预期的人工智能相关芯片供应短缺问题。显然,Altman 认为台积电、三星代工和英特尔代工服务等老牌代工厂将无法满足未来几年对人工智能芯片的需求。
不过,该项目的财务和运营规模显然是巨大的。报道称,Altman仅与 G42 的讨论就集中在筹集 80 亿至 100 亿美元之间。该项目的全部范围和合作伙伴名单仍处于早期阶段,这表明建立此类设施网络需要大量投资和时间。该报告没有详细说明 Altman 是否计划购买一家成熟的代工厂来生产 AI 芯片,或建立一个全新的晶圆厂网络来满足 OpenAI 及其潜在合作伙伴的需求。
另外需要指出的是,先进的2nm或3nm级工艺技术的开发成本就高达数十亿美元,并且随着制造节点变得更小,成本将会不断上升。与此同时,一家能够在 3nm 或 2nm 级节点上大批量生产芯片的现代化晶圆厂如今的投资成本可能也将高达 300 亿美元。晶圆厂成本也在迅速上升,单个Low-NA EUV 光刻工具的成本约为 2 亿美元,而High-NA EUV光刻机的成本预计为 3 亿至 4 亿美元。未来几年,人们将需要在领先的晶圆厂中配备更多的High-NA EUV光刻机来制造用于人工智能和高性能计算应用的领先芯片。
Altman 能否为其建造自有晶圆厂计划筹集数百或数千亿美元,然后维护它们并确保它们在最先进的节点上生产芯片,只有时间才能证明。然而,毫无疑问,他的努力可能会扰乱代工市场。
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