OpenAI计划今年完成首款定制芯片设计

路透社旧金山/纽约2月10日消息，OpenAI正在加速推进自主研发人工智能芯片，以减少对英伟达的依赖。

知情人士透露，这家ChatGPT的开发商将在未来几个月内完成其首款自主AI芯片的设计，并计划将其送至台积电进行生产。将芯片设计提交至工厂制造的过程被称为“流片”（taping out）。

OpenAI和TSMC均拒绝置评。

OpenAI计划2026年量产，挑战英伟达垄断地位

这一进展表明，OpenAI正按照计划推进，到2026年在TSMC实现量产。

通常情况下，首次流片成本高达数千万美元，且需要大约六个月才能生产出最终芯片，除非OpenAI支付额外费用以加快制造进程。

此外，首次流片不一定成功，如果芯片无法正常运行，公司需查明问题并重新进行流片。

据知情人士透露，OpenAI内部将这款专注于AI训练的芯片视为提升与其他芯片供应商谈判能力的战略工具。

在首款芯片推出后，OpenAI的工程师计划逐步开发更先进，功能更强的处理器。

如果首次流片顺利，OpenAI有望在今年量产其首款自研AI芯片，并可能测试其作为英伟达芯片替代方案的可行性。

这一计划表明，OpenAI在芯片设计方面的推进速度远超其他公司，通常这一过程需要数年时间。

科技巨头难以突破，DeepSeek引发市场变局

微软和Meta等科技巨头多年来一直努力研发自研芯片，但收效甚微。

同时，中国AI初创企业DeepSeek引发的市场震荡，也让业界开始质疑未来是否仍需要如此大量的芯片来训练AI模型。

OpenAI的芯片设计由其内部团队负责，团队负责人是理查德·霍（Richard Ho）。

该团队近几个月已扩展至40人，并与博通合作进行开发。

霍于一年多前从Alphabet旗下的Google加入OpenAI，此前他曾领导谷歌的定制AI芯片项目。

去年，路透社首次报道了OpenAI与博通的合作。

尽管OpenAI的芯片团队在规模上远不及谷歌和亚马逊，但一款新芯片的研发成本极高。

据业内人士透露，单款高性能芯片的设计成本可能高达5亿美元，而要建立完整的软件和配套基础设施，成本可能会翻倍。

AI芯片需求激增，OpenAI寻求降低成本

OpenAI，Google和Meta等AI公司已证明，将大量芯片连接至数据中心可提升AI模型智能化程度，因此它们对芯片的需求几乎无止境。

Meta表示，明年将投资600亿美元用于AI基础设施，微软计划在2025年投入800亿美元。

目前，英伟达的AI芯片占据全球约80%的市场份额。

与此同时，OpenAI也参与了美国总统特朗普上个月宣布的5000亿美元“Stargate”基础设施项目。

然而，AI计算的成本不断上升，以及对单一供应商的依赖，促使微软，Meta和OpenAI等公司开始寻找英伟达芯片的替代方案，包括自主研发和外部合作。

OpenAI首款芯片功能有限，初期仅用于推理

知情人士表示，OpenAI的首款自研AI芯片将兼具AI训练和推理能力，但初期将主要用于推理任务，并仅在有限范围内部署，在公司整体基础设施中所占比例不大。

如果要建立与谷歌或亚马逊同等规模的AI芯片计划，OpenAI需要招聘数百名工程师。

据悉，OpenAI的AI芯片将采用TSMC的先进3纳米工艺制造，并使用常见的脉动阵列（systolic array）架构，同时集成高带宽存储（HBM），这一技术也被英伟达用于其芯片。

此外，该芯片还具备强大的网络功能。