Openai está finalizando su primer diseño interno de chips de IA y planea comenzar la producción para 2026 con Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC), aprovechando el proceso de 3 nanómetros de vanguardia de TSMC, según reuters .
Esto Move tiene como objetivo disminuir la dependencia de OpenAI en NVIDIA, que posee una participación estimada del 80% en el mercado de chips de IA, y representa una tendencia más amplia de grandes empresas tecnológicas que persiguen silicio patentada para satisfacer las crecientes demandas de cargas de trabajo de IA.
esto. El desarrollo sigue los esfuerzos de toda la industria para controlar la cadena de suministro para la infraestructura de IA. Empresas como Meta, Microsoft y AWS han recurrido al desarrollo de chips personalizados para optimizar el rendimiento al tiempo que reducen la dependencia de NVIDIA.
meta, por ejemplo, ha invertido fuertemente en su meta capacitación y su meta entrenamiento y Inferente Acelerador (MTIA) chips para alimentar sus modelos de IA de LLAMA, que forman una parte clave de su presupuesto de infraestructura de IA de $ 60 mil millones. Del mismo modo, AWS ha introducido sus procesadores entrenados para acelerar las cargas de trabajo a gran escala como los modelos de IA generativos, mientras que Apple está desarrollando sus chips de servidor Baltra para mejorar su posición en la IA.
Los esfuerzos de Openai para construir sus propios chips reflejan un reconocimiento creciente de que las necesidades de infraestructura de IA no siempre se pueden satisfacer con el hardware listo para usar.
La visión de OpenAi para el silicio personalizado
Richard Ho, un ingeniero veterano que anteriormente trabajó en las unidades de procesamiento de tensor de Google (TPUS), lidera el equipo de desarrollo de chips de Openai. El grupo ha crecido a 40 ingenieros, centrándose en crear chips diseñados para cumplir con los requisitos únicos de OpenAI.
La iteración inicial del chip se dirigirá a tareas de inferencia, que implican ejecutar modelos de IA entrenados de manera eficiente. Con el tiempo, Openai tiene como objetivo expandir sus capacidades de chip para respaldar cargas de trabajo de inferencia y capacitación, que requieren una potencia computacional significativamente mayor.
El chip planificado integrará una arquitectura de matriz sistólica, un diseño altamente especializado para manejar eficientemente la matriz de manejo de eficiencia Operaciones: pares de memoria de alto ancho de banda (HBM) para administrar los vastos flujos de datos asociados con los sistemas AI avanzados.
Según las estimaciones internas, una sola iteración de dicho chip podría costar $ 500 millones en desarrollarse, lo que hace que el proceso sea un desafío técnico y financiero.
los riesgos de en-House Chip Development
La fabricación de chips personalizado está lleno de riesgos, particularmente durante la fase de grabación, cuando se envía el diseño de chip finalizado para la fabricación. Los errores en esta etapa pueden costar decenas de millones de dólares y provocar retrasos en meses. Se espera que
Openai mitiga algunos de estos riesgos al asociarse con TSMC, que tiene un historial probado en la producción de chips de alto rendimiento. El proceso de 3nanómetros de TSMC es uno de los más avanzados del mundo, lo que permite una mayor densidad de transistores y eficiencia energética.
, si tiene éxito, OpenAI planea planear planes para planear para OpenAI. Pruebe sus primeros chips en una escala limitada a fines de 2025, allanando el camino para la implementación completa en sus centros de datos al año siguiente. Se espera que este cambio reduzca los costos y proporcione a OpenAI un mayor control sobre el hardware que sustenta sus modelos de lenguaje avanzado.
desafíos geopolíticos en la fabricación de chips de IA
La dependencia de OpenAI en TSMC vincula su desarrollo de chips con factores geopolíticos más amplios. TSMC, con sede en Taiwán, juega un papel principal en la fabricación global de semiconductores, produciendo chips para los principales actores como Nvidia, Apple y ahora OpenAI.
Las restricciones de exportación del gobierno de EE. UU. En chips avanzados, particularmente dirigidos a China, agregan una mayor complejidad a la cadena de suministro de semiconductores. La ex Secretaria de Comercio de los Estados Unidos, Gina Raimondo, destacó la lógica detrás de estas restricciones, afirmando el año pasado,”los semiconductores de que los adversarios pueden utilizar la inteligencia artificial para ejecutar simulaciones nucleares, desarrollar armas biográficas y avanzar a sus militares”.
Al asociarse con TSMC, OpenAI garantiza el acceso a la última tecnología de fabricación mientras navega en torno a las restricciones impuestas a China..
El futuro de la estrategia de hardware de OpenAi
Si bien los riesgos son altos, los beneficios potenciales del silicio interno son sustanciales. Es un borde crítico al mejorar el rendimiento, reducir los costos y permitir una mayor flexibilidad en su desarrollo de IA. Mercado de GPU.
La estrategia de OpenAI podría tener implicaciones más amplias para el ecosistema de hardware de IA global. El éxito en esta iniciativa podría inspirar a otras compañías a invertir en programas de silicio personalizados similares, intensificando aún más la competencia en la industria de los semiconductores.
Al mismo tiempo, las tensiones geopolíticas y la creciente complejidad del desarrollo de chips pueden continuar desafiando la cadena de suministro global de IA.
