OpenAI 決定造芯，和 Nvidia「搶蛋糕」 精選

科普個冷知識，你每問 ChatGPT 一個問題， 其背後的母公司 OpenAI 就要花掉 4 美分（約 0.29 元人民幣）。 4 美分看似很少，但如果乘以 1300 萬呢？
據瑞銀集團報告顯示， ChatGPT 二月月活用户達 1 億，每天有大約 1300 萬獨立訪客。簡單來説， 如果每位用户單日登陸時都問一個問題（且只問一個問題），那麼 ChatGPT 的單日運營成本至少達 52 萬美元。而一位 INSIDER 的分析師則估計， ChatGPT 的單日成本高達 70 萬美元。

硬件開銷在 AI 運營成本中佔大頭，芯片對於科技行業的重要性不言而喻，對於 AI 公司來説更是如此。所以公司們不得不頂着高昂的硬件成本運營，要想擺脱這一現狀，只有靠自研芯片。

「造芯」，便成為了 AI 公司們發展到一定程度時必須考慮的事。
據路透社報道， OpenAI 或在探索自主開發一款針對 AI 設計的智能芯片。這樣做的好處很明顯，可以有效降低 AI 運營成本。以 OpenAI 在 AI 領域最大的競爭對手 Google 舉例，其計劃在 2027 年將博通公司剔除出 AI 智能芯片供應商行列，此舉每年可以為 Google 節約數十億美元。

除了降低成本外，擺脱對別家公司的依賴也是 OpenAI 決定自研的另一個因素。

目前 AI 芯片市場由 Nvidia 主導，它佔有全球 80% 左右的 AI 芯片市場。 隨着 AI 的迅猛發展，AI 公司對芯片的需求水漲船高， Nvidia 的供貨能力在此時顯得有些力不從心。即便 Nvidia 將 H100 芯片 2024 年的產量提高至 150 萬至 200 萬顆，也無法扭轉供不應求的局面。OpenAI CEO Sam Altman 更是曾公開抱怨 Nvidia 芯片的短缺影響了公司的擴張速度。

但「造芯」不是一件容易的事，其需要高昂的時間成本和金錢成本， AI 公司 SambaNova Systems 的總經理 Alex White 表示「設計和製造芯片並不是一朝一夕就能完成的，它需要大量的專業知識和日益短缺的資源。OpenAI 花了五年多的時間來開發 GPT-4 。如果硬件也花費了類似的時間，我不會感到驚訝」。
即便是投入了人力、財力和時間， OpenAI 也不一定能夠成功開發出一顆符合要求的芯片，這是自研芯片的難點所在。要想縮減成本並提高成功率，收購一家成熟的芯片公司是最優解。 OpenAI 正有此意，日前， OpenAI 正在對潛在的收購目標進行盡職調查，但這些公司的具體身份還不得而知。

除了 OpenAI 外， Meta 和微軟都在開發芯片上付出了多年的努力。

據路透社報道， Meta 雖然成功開發出了定製芯片，但該芯片一直存在問題，導致 Meta 廢棄了部分 AI 芯片，扎克伯格正致力於開發一款更新的芯片，並計劃讓該芯片支持 Meta 旗下所有類型的 AI 。

而微軟的進程相對來説更順利一些，早在 2019 年開始，微軟就在秘密研發一款代號為 Athena 的 AI 芯片。據報道，微軟計劃最早在明年在微軟和 OpenAI 內部更廣泛的使用這顆芯片。微軟內部人員表示，微軟並不期待在短期內用 Athena 芯片代替 Nvidia 芯片，其主要目的還是減少對 Nvidia 的依賴。

由此可見， OpenAI 和微軟這樣的巨頭公司都不願意寄人籬下，減少對其他公司的依賴是它們「造芯」的理由之一。路透社猜測， OpenAI 考慮自研芯片是該公司與合作伙伴微軟分道揚鑣的最新跡象。

誠然， OpenAI 的造芯計劃仍處於初期，至少在數年後市場才會看到 OpenAI 的研發成果。在此之前 OpenAI 只有兩個選擇，高價使用 Nvidia 芯片或高度依賴於微軟。

資料來源：愛範兒（ifanr）