OpenAI planuje uniezależnić się od Nvidii w kwestii dostaw układów scalonych i opracowuje pierwszą generację własnych chipów AI. Firma finalizuje projekt pierwszego układu i zamierza wysłać go do produkcji w Taiwan Semiconductor Manufacturing Co (TSMC) w ciągu kilku miesięcy. Proces wysyłki pierwszego designu do fabryki chipów nazywa się taping out.
Jak podają źródła, OpenAI jest na dobrej drodze do masowej produkcji własnych chipów AI w 2026 roku. Typowy tape-out kosztuje dziesiątki milionów dolarów i trwa około 6 miesięcy. OpenAI może jednak zapłacić więcej za przyspieszoną produkcję. Nie ma gwarancji, że pierwszy tape-out się powiedzie. Jeśli nie, to konieczne będzie zdiagnozowanie problemu i powtórzenie tego etapu.
W OpenAI ten skupiony na treningu układ jest postrzegany jako narzędzie strategiczne do wzmocnienia pozycji negocjacyjnej OpenAI z innymi dostawcami układów. Po tym pierwszym chipie inżynierowie OpenAI planują opracowywać coraz bardziej zaawansowane procesory z każdą nową iteracją. Jeśli pierwszy tape-out zakończy się sukcesem, umożliwi to masową produkcję pierwszego własnego układu AI i przetestowanie go jako alternatywy dla układów Nvidia jeszcze w tym roku.
Duże firmy technologiczne, takie jak Microsoft i Meta, także próbowały swoich sił przy produkcji własnych chipów AI, ale mimo wieloletnich starań nie osiągnęły zadowalających rezultatów. Układ budowany przez OpenAI wydaje się bardziej obiecujący. Jest on projektowany przez wewnętrzny zespół kierowany przez Richarda Ho, który w ciągu ostatnich miesięcy dwukrotnie zwiększył liczebność do 40 osób, we współpracy z Broadcom. Ho dołączył do OpenAI ponad rok temu, przechodząc z Google, gdzie pomagał prowadzić program własnego chipa AI.
Zespół ten jest mniejszy niż podobne grupy w Google czy Amazon. Nowy projekt układu dla ambitnego programu na dużą skalę może kosztować nawet 500 milionów dolarów za pojedynczą wersję. Dwa razy tyle potrzeba, by zbudować niezbędne oprogramowanie i peryferia. A skąd w ogóle potrzeba tylu układów?
Dzisiejsza generatywna sztuczna inteligencja działa przede wszystkim na układach Nvidia, które mają około 80% udziału w rynku. Przy coraz śmielszych projektach AI i rosnących kosztach poleganie na wyłącznie jednym dostawcy chipów może być nierozsądne. Dlatego też jej główni klienci – Microsoft, Meta i OpenAI – starają się opracować alternatywy. W przypadku OpenAI chip ten, zdolny zarówno do trenowania, jak i uruchamiania modeli sztucznej inteligencji, początkowo miałby zostać wprowadzony na mniejszą skalę i głównie służyć do uruchamiania modeli. Według doniesień układ ten będzie miał ograniczoną rolę w infrastrukturze firmy.
Modele generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) stają się coraz mądrzejsze, w związku z czym mają one nienasycony popyt na układy w centrach danych. Inwestycje na dużą skalę prowadzą już wszyscy czołowi gracze – Meta wyda 60 mld dolarów na infrastrukturę AI w przyszłym roku, a Microsoft – 80 mld dolarów w 2025 roku. OpenAI uczestniczy z kolei w projekcie Stargate, który jest 4-letnią inwestycją na 500 mld dolarów, mającą prowadzić do stworzenia AGI.
