OpenAI setzt sein erstes internes KI-Chip-Design ab und plant, mit der Produktion bis 2026 mit Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC) zu beginnen, wobei das hochmoderne 3-Nanometer-Prozess von TSMC gemäß Reuters .
Dies Move soll das Vertrauen von OpenAI in Nvidia verringern, das einen geschätzten Anteil von 80% am KI-Chipmarkt hat und einen breiteren Trend von großen Technologieunternehmen darstellt, die proprietäres Silizium verfolgen, um eskalierende Forderungen nach AI-Arbeitsbelastungen zu erfüllen.
This Die Entwicklung folgt der branchenweiten Bemühungen, die Lieferkette für die KI-Infrastruktur zu kontrollieren. Unternehmen wie Meta, Microsoft und AWS haben sich alle der kundenspezifischen Chip-Entwicklung zugewandt, um die Leistung zu optimieren und gleichzeitig die Abhängigkeit von NVIDIA zu verringern.
Meta hat beispielsweise stark in seine Meta-Ausbildung und-ausbildung investiert und investiert. Inference Accelerator (MTIA) Chips, um seine Lama-KI-Modelle zu versorgen, die einen wichtigen Teil des 60-Milliarden-Dollar-AI-Infrastrukturbudgets ausmachen. In ähnlicher Weise hat AWS seine Trainiumprozessoren vorgestellt, um große Workloads wie generative KI-Modelle zu beschleunigen, während Apple seine Baltra-Server-Chips entwickelt, um seine Position in AI zu verbessern.
OpenAIs Bemühungen, eigene Chips aufzubauen, spiegeln eine wachsende Erkenntnis wider, dass die Anforderungen an die KI-Infrastruktur nicht immer von Hardware abgehalten werden können./strong>
Richard Ho, ein erfahrener Ingenieur, der zuvor in Googles Tensor Processing Units (TPUs) gearbeitet hat, führt das OpenAI-Chip-Entwicklungsteam an. Die Gruppe ist auf 40 Ingenieure angewachsen und konzentriert sich darauf, Chips zu erstellen, die die einzigartigen Anforderungen von OpenAI erfüllen.
Die anfängliche Chip-Iteration zielt auf Inferenzaufgaben ab, bei denen trainierte KI-Modelle effizient laufen. Im Laufe der Zeit soll OpenAI seine ChIP-Funktionen erweitern, um sowohl Inferenz-als auch Schulungs-Workloads zu unterstützen, die eine signifikant höhere Rechenleistung erfordern. Operationen-mit hohem Bandbreitenspeicher (HBM) gepaart, um die enormen Datenströme zu verwalten, die mit fortschrittlichen KI-Systemen verbunden sind.
Nach internen Schätzungen könnte die Entwicklung einer einzigen Iteration eines solchen Chips 500 Millionen US-Dollar kosten, was den Prozess sowohl zu einer technischen als auch zu einer finanziellen Herausforderung macht.-House Chip Development
Custom Chip Manufacturing ist mit Risiken behaftet, insbesondere während der Klebebandphase, wenn das endgültige Chip-Design zur Herstellung gesendet wird. Fehler in dieser Phase können zig Millionen Dollar kosten und zu monatelangen Verzögerungen führen.
OpenAI wird voraussichtlich einige dieser Risiken durch Partnerschaft mit TSMC mildern. Dies hat eine nachgewiesene Erfolgsbilanz in der Hochleistungs-Chipproduktion. TSMCs 3-Nanometer-Prozess ist einer der am weitesten fortgeschrittenen der Welt, was eine größere Transistordichte und Energieeffizienz ermöglicht. Testen Sie seine ersten Chips bis Ende 2025 in begrenztem Umfang und ebnen Sie den Weg für die vollständige Bereitstellung in seinen Rechenzentren im folgenden Jahr. Diese Verschiebung wird voraussichtlich die Kosten senken und OpenAI eine größere Kontrolle über die Hardware bieten, die seine fortschrittlichen Sprachmodelle untermauert. Das Vertrauen von OpenAI in TSMC verbindet seine Chipentwicklung mit breiteren geopolitischen Faktoren. TSMC mit Hauptsitz in Taiwan spielt eine führende Rolle bei der Herstellung globaler Halbleiter und produziert Chips für große Spieler wie Nvidia, Apple und jetzt Openai.
Die Exportbeschränkungen der US-Regierung für fortschrittliche Chips, insbesondere gegen China, verleihen der Halbleiter-Lieferkette weitere Komplexität. Der ehemalige Handelsminister der Vereinigten Staaten, Gina Raimondo, hob die Begründung dieser Beschränkungen hervor, in denen er letztes Jahr feststellte: „Die Halbleiter, dass die künstliche Intelligenz von Macht von Gegnern verwendet werden kann, um nukleare Simulationen zu führen, Biowaffen zu entwickeln und ihre Militärs voranzutreiben.
Durch die Partnerschaft mit TSMC sorgt OpenAI den Zugang zu der neuesten Fertigungstechnologie und navigiert und navigiert jedoch die Beschränkungen, die in China angegeben sind.. Es ist ein kritischer Vorsprung, indem es die Leistung verbessert, die Kosten senkt und eine größere Flexibilität bei der KI-Entwicklung ermöglicht. GPU-Markt.
OpenAIs Strategie könnte umfassender Auswirkungen auf das globale AI-Hardware-Ökosystem haben. Der Erfolg in dieser Initiative könnte andere Unternehmen dazu inspirieren, in ähnliche kundenspezifische Siliziumprogramme zu investieren, was den Wettbewerb in der Halbleiterindustrie weiter verschärft.
Gleichzeitig kann geopolitische Spannungen und die zunehmende Komplexität der Chipentwicklung die globale KI-Lieferkette weiterhin herausfordern.
