深圳:2023年集成电路产业收入预计突破2000亿元
06-06
据路透社报道,OpenAI正在探索制造自己的AI芯片。
据知情人士透露,至少从去年开始,OpenAI就一直在思考各种解决方案来解决AI芯片短缺和昂贵的问题。
这些解决方案包括构建自己的人工智能芯片。
事实上,OpenAI对芯片的担忧由来已久。
OpenAI CEO Altman 其实很早之前就对 GPU 相关问题有自己的看法。
今年5月底,他告诉Humanloop,OpenAI的GPU目前极其有限,这推迟了他们的许多短期计划。
“大多数问题都是由 GPU 短缺引起的,”他说。
首先,许多 OpenAI 客户都在抱怨 API 的可靠性和速度。
如果没有足够的 GPU,就没有办法解决这个问题。
其次,由于算力不足,ChatGPT较长的32k上下文能力(约0字上下文能力)暂时无法推送给更广泛的客户。
第三,由于计算能力的不足,ChatGPT的模型微调API无法提供良好的支持,无法使用LoRa等高效的微调方法。
第四,由于计算能力的短缺,OpenAI无法向客户出售更多专有的定制模型。
目前的解决方案是要求客户提前支付最多10万美元的押金。
基于以上问题,Altman和OpenAI现在都非常着急。
他们虽然是大模风潮的缔造者,但是却要依赖NVIDIA的产能。
NVIDIA在AI领域占据近80%的市场份额。
NVIDIA的产能如果一日之内无法提升,OpenAI就无法尽快发展。
因此,在进一步深化与NVIDIA合作的同时,OpenAI正在考虑开始自行制造芯片。
实现这一目标的方法是向NVIDIA定制芯片(可能买断部分产能)并收购相关芯片公司。
据路透社报道,OpenAI 目前正在考虑为 NVIDIA 制造芯片。
对收购目标进行尽职调查。
除了产能问题之外,自研芯片也可以预见降低成本。
正如我们前面提到的,NVIDIA在AI芯片市场占据着非常强大的主导地位,因此在产能短缺的情况下基本没有价格谈判的余地。
由于NVIDIA GPU价格高昂,根据Bernstein的分析,每条ChatGPT回复消息的成本约为4美分,按目前的汇率计算,每条消息约为3美分人民币,非常昂贵。

Bernstein预测,如果ChatGPT的规模增长到谷歌搜索规模的十分之一,将需要价值1亿美元的GPU,并且每年还需要在新芯片上额外投资约1亿美元。
不管你有多少钱,如此巨大的投入都是难以承受的,因此自研芯片降低成本成为OpenAI持续健康发展的不错选择。
有趣的是,对于OpenAI目前的动向,路透社将其描述为想要制造自己的“AI芯片”而不是“GPU”,因此智微编辑部怀疑OpenAI可能就像谷歌为TensorFlow量身定制的TPU芯片一样。
,想出类似“OPU”的东西。
至于OpenAI的计划能否成功,目前还很难说。
自研芯片每年需要数亿美元的投资,而且我们不知道总共投资需要多长时间。
同时,研究和开发并不能保证成功。
早期的大量投入很可能不会取得任何成果。
例如,Meta就是大型模型的参与者之一。
虽然它不像OpenAI那样是行业领导者,但其Llama也拥有很高的市场地位。
它曾经和OpenAI有同样的想法:制造自己的AI芯片。
但在这一年左右,Meta放弃了正在开发的自研人工智能芯片,因为他们发现自研芯片在性能上不如英伟达的GPU,而且对于不同类型的任务也没有英伟达灵活。
然后,在 2009 年,Meta 改变了方向,从 Nvidia 订购了价值数十亿美元的 GPU。
(最近,不甘心的Meta又重新启动了自研芯片的计划。
)财力和技术都如此雄厚的Meta,却在自研AI芯片的道路上遭遇了挫折。
作为一家初创公司,OpenAI 可能也好不到哪去。
然而,OpenAI总是能给我们带来惊喜,就像ChatGPT一样,它远远优于Meta和Google。
或许,在AI芯片上,也能带来同样的惊喜。
至于英伟达,它可能会在很长一段时间内继续保持“世界统治者”的地位。
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