“OpenAI打响抛弃英伟达第一枪”

巨头也想减轻对英伟达的依赖。路透社2月10日报道，OpenAI正在通过开发其首款自家人工智能芯片，以减少其对英伟达（Nvidia）芯片的需求。

路透社称，OpenAI将在近几个月内确定其芯片的最终设计，并将方案交由台积电进行“流片”测试。芯片流片“taping out”指将设计好的芯片送入芯片工厂进行试生产。台积电正在使用其3纳米工艺技术制造OpenAI的人工智能芯片。消息人士称，该芯片采用常用的收缩阵列架构，具有高带宽存储器（HBM），并具有广泛的网络功能，英伟达也在其芯片中使用HBM。

OpenAI和台积电目前都对此不予置评。

有芯片行业媒体评价称，OpenAI打响了抛弃英伟达第一枪。

英伟达H100芯片组

据报道，该芯片由OpenAI的内部团队与芯片设计企业博通合作设计，团队由前谷歌员工Richard Ho领导，规模在过去几个月已扩展至40人。Ho于一年前加入OpenAI，曾是谷歌打造TPU（张量处理单元）的负责人。

早在2023年10月，路透社就曾报道称OpenAI正在评估潜在的芯片公司收购。2024年7月有媒体称，OpenAI一直在招募曾参与生产谷歌AI芯片TPU的前谷歌员工，寻求开发一款AI服务器芯片，并正与博通等芯片设计企业洽谈开发新款AI芯片的事宜。

2024年10月，OpenAI被报道其因时间与成本因素放弃成立代工厂，专注于通过内部芯片设计工作实现芯片供应多样化、降低成本。而OpenAI的芯片团队规模已达约20人，其正与博通开发一款新型人工智能芯片用于AI推理。

OpenAI已在计划将其设计送往台积电，表明其在首个AI芯片设计上取得了快速进展，而其他芯片设计公司通常需要数年的时间完成这一过程。

如果OpenAI按计划推进，其芯片预计将在2026年在台积电实现大规模生产。若芯片在第一次流片时无法正常工作，OpenAI需要诊断问题重新进行流片，而一次典型的流片费用可达数千万美元，如果OpenAI不支付加速费用，生产时间大致需要六个月。

路透社称，如果首次流片顺利进行，OpenAI可能今年晚些时候测试英伟达芯片的替代品。目前，Open AI已尝试通过微软的Azure云服务引入AMD的MI300X芯片用于训练和推理工作。

OpenAI内部将此款针对训练的芯片视为一项战略工具，旨在增强OpenAI在与其他芯片供应商谈判时的筹码。知情人士透露，OpenAI的工程师计划在初版芯片之后，开发越来越先进、功能更广泛的处理器。

OpenAI十分依赖英伟达GPU的算力，2024年2月，OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼在X上抱怨没有足够的英伟达GPU来支持其公司的AI开发。其之后从微软获得了更多英伟达服务器的使用权。2025年中期，甲骨文和微软将为OpenAI提供世界上最强大的英伟达服务器集群之一，每年的租金约为25亿美元（约合人民币183亿元）。

奥尔特曼路透社

目前，OpenAI已参与由其与软银、甲骨文等联合成立的“星际之门”项目，计划投资5000亿美元（约合人民币3.65万亿元）用于建设人工智能基础设施。

当下，英伟达GPU占据全球AI芯片市场约80%份额，其Hopper架构产品被OpenAI、微软、Meta等企业广泛用于大模型训练，但供应不足与成本攀升的问题逐年显露。而依赖单一的供应商也可能制约企业技术迭代与产能稳定性。

Meta与微软都曾尝试自研芯片。微软曾为了AI推出了Maia系列加速器如Maia100等，而Meta也推出了MTIA v2芯片用于推理工作。同时，Meta表示，明年将在人工智能基础设施上投入600亿美元（约合人民币4.38千亿1亿元），微软表示，在2025年将投入800亿美元（约合人民币5.85千亿亿元）。

双方仍在大量采购英伟达GPU。据科技资讯公司Omdia预计，微软2024年购买了48.5万块英伟达Hopper芯片，而Meta则购买了22.4万块，亚马逊和谷歌则分别预计购买了19.6万和16.9万块Hopper芯片。

不过，消息人士称，OpenAI的内部人工智能芯片虽然能够训练和运行人工智能模型，但最初将以有限的规模部署，主要用于运行人工智能模型，在公司基础设施中的作用有限。路透社称，要建立一个像谷歌或亚马逊的人工智能芯片项目那样全面的项目，OpenAI需要雇佣数百名工程师。

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