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OpenAI的晶片大計：面對供應短缺與高成本，AI巨頭是否敢下這場賭注？
OpenAI的晶片大計：面對供應短缺與高成本，AI巨頭是否敢下這場賭注？
October 8, 2023
重點摘要：
新聞內文：
「OpenAI」是擁有充分資金支持的人工智慧新創公司之一，目前它正在討論開發自己的人工智慧晶片。
據路透社報導，該公司內部關於AI晶片戰略的討論至少自去年以來一直在進行，原因是用於訓練AI模型的晶片短缺正在惡化。據報導，OpenAI正在考慮一些戰略以推進其晶片野心，包括收購一家AI晶片製造商或自行設計晶片。
據路透社報導，OpenAI的執行長Sam Altman已將獲取更多AI晶片列為該公司的首要任務。
目前，OpenAI像大多數競爭對手一樣，依賴基於GPU的硬體來開發模型，如ChatGPT、GPT-4和DALL-E 3。GPU的能力可以並行執行多個計算，使它們非常適合培訓當今最強大的人工智慧。
但是生成式人工智慧的激增對GPU製造商（如Nvidia）造成了巨大的壓力，擾亂了GPU供應鏈。微軟正面臨用於運行人工智慧所需的伺服器硬件體嚴重短缺的問題，該公司在夏季的盈利報告中警告可能導致服務中斷。據報導，Nvidia最佳表現的人工智慧晶片也已售罄，直到2024年才能有供應。
GPU對於運行和提供OpenAI的模型也是必不可少的；該公司依賴於雲端中的GPU集群來執行客戶的工作負載。但它們的成本非常高昂。
伯恩斯坦分析師Stacy Rasgon的分析發現，如果ChatGPT的查詢規模達到Google搜索的十分之一，則最初需要約481億美元的GPU，每年需要約160億美元的晶片才能保持運營。
OpenAI不會是第一家追求創建自己的AI晶片的公司。
Google擁有一個處理器，稱為TPU（tensor processing unit），用於訓練大型生成式人工智慧系統，如PaLM-2和Imagen。Amazon為AWS客戶提供專有晶片，用於訓練（Trainium）和推斷（Inferentia）。據報導，微軟正在與AMD合作開發名為「Athena」的內部AI晶片，OpenAI據稱正在進行測試。
當然，OpenAI在研發方面有足夠的資源進行大量投資。該公司已經籌集了超過110億美元的風險投資，接近每年10億美元的收入。根據華爾街日報最近的報導，該公司正在考慮進行股份銷售，使其二級市場估值可能飆升至900億美元。
但硬體是一個苛刻的業務，尤其是人工智慧晶片。
去年，人工智慧晶片製造商「Graphcore」曾聲稱，由於與微軟的交易破裂，其估值被削減了100億美元，因此計劃削減工作崗位，原因是「極具挑戰性的」宏觀經濟環境。（在過去幾個月內，情況變得更加嚴峻，因為Graphcore報告了收入下滑和虧損增加）。與此同時，Intell旗下的人工智慧晶片公司「Habana Labs」裁減了約10％的員工。 Meta的自定義AI晶片工作也遇到了問題，導致該公司取消了一些實驗性硬體。
即使OpenAI承諾推出自定義晶片，這樣的努力可能需要多年時間，每年可能需要花費數億美元。尚不清楚這家新創公司的投資者，其中之一是微軟，是否願意承擔這樣一個風險極高的賭注。
新聞原址： https://techcrunch.com/2023/10/06/openai-said-to-be-considering-developing-its-own-ai-chips/
- OpenAI正在考慮開發自己的AI晶片以應對晶片短缺和高成本問題，並已將此列為公司首要任務。
- 目前，AI晶片市場面臨供應鏈壓力和競爭，包括Nvidia、Google、Amazon和微軟都在這個領域有所布局。
- 雖然OpenAI擁有超過110億美元的風險投資和接近每年10億美元的收入，但硬體開發仍是一個風險極高的賭注，需要多年和數億美元的投資。
新聞內文：
「OpenAI」是擁有充分資金支持的人工智慧新創公司之一，目前它正在討論開發自己的人工智慧晶片。
據路透社報導，該公司內部關於AI晶片戰略的討論至少自去年以來一直在進行，原因是用於訓練AI模型的晶片短缺正在惡化。據報導，OpenAI正在考慮一些戰略以推進其晶片野心，包括收購一家AI晶片製造商或自行設計晶片。
據路透社報導，OpenAI的執行長Sam Altman已將獲取更多AI晶片列為該公司的首要任務。
目前，OpenAI像大多數競爭對手一樣，依賴基於GPU的硬體來開發模型，如ChatGPT、GPT-4和DALL-E 3。GPU的能力可以並行執行多個計算，使它們非常適合培訓當今最強大的人工智慧。
但是生成式人工智慧的激增對GPU製造商（如Nvidia）造成了巨大的壓力，擾亂了GPU供應鏈。微軟正面臨用於運行人工智慧所需的伺服器硬件體嚴重短缺的問題，該公司在夏季的盈利報告中警告可能導致服務中斷。據報導，Nvidia最佳表現的人工智慧晶片也已售罄，直到2024年才能有供應。
GPU對於運行和提供OpenAI的模型也是必不可少的；該公司依賴於雲端中的GPU集群來執行客戶的工作負載。但它們的成本非常高昂。
伯恩斯坦分析師Stacy Rasgon的分析發現，如果ChatGPT的查詢規模達到Google搜索的十分之一，則最初需要約481億美元的GPU，每年需要約160億美元的晶片才能保持運營。
OpenAI不會是第一家追求創建自己的AI晶片的公司。
Google擁有一個處理器，稱為TPU（tensor processing unit），用於訓練大型生成式人工智慧系統，如PaLM-2和Imagen。Amazon為AWS客戶提供專有晶片，用於訓練（Trainium）和推斷（Inferentia）。據報導，微軟正在與AMD合作開發名為「Athena」的內部AI晶片，OpenAI據稱正在進行測試。
當然，OpenAI在研發方面有足夠的資源進行大量投資。該公司已經籌集了超過110億美元的風險投資，接近每年10億美元的收入。根據華爾街日報最近的報導，該公司正在考慮進行股份銷售，使其二級市場估值可能飆升至900億美元。
但硬體是一個苛刻的業務，尤其是人工智慧晶片。
去年，人工智慧晶片製造商「Graphcore」曾聲稱，由於與微軟的交易破裂，其估值被削減了100億美元，因此計劃削減工作崗位，原因是「極具挑戰性的」宏觀經濟環境。（在過去幾個月內，情況變得更加嚴峻，因為Graphcore報告了收入下滑和虧損增加）。與此同時，Intell旗下的人工智慧晶片公司「Habana Labs」裁減了約10％的員工。 Meta的自定義AI晶片工作也遇到了問題，導致該公司取消了一些實驗性硬體。
即使OpenAI承諾推出自定義晶片，這樣的努力可能需要多年時間，每年可能需要花費數億美元。尚不清楚這家新創公司的投資者，其中之一是微軟，是否願意承擔這樣一個風險極高的賭注。
新聞原址： https://techcrunch.com/2023/10/06/openai-said-to-be-considering-developing-its-own-ai-chips/