A
Openai véglegesíti első házon belüli AI chip-tervezését, és 2026-ig megkezdi a termelést a Tajvan Semiconductor Manufacturing Co.-val (TSMC), kiaknázva a TSMC vágási élvonalú 3-nanométeres folyamatát, a reuters .
ez ezt A MOVE célja az Openai Nvidia iránti támaszkodásának csökkentése, amelynek becslések szerint 80%-a az AI chip-piacon, és a nagy technológiai cégek szélesebb tendenciáját képviseli, amelyek a szabadalmaztatott szilíciumot folytatják, hogy megfeleljenek az AI munkaterhelések fokozódó igényeinek.
Ez ezt. A fejlesztés az iparág egészére kiterjedő erőfeszítéseket követi az AI infrastruktúra ellátási láncának ellenőrzésére. Az olyan vállalatok, mint a Meta, a Microsoft és az AWS, mind az egyedi chip fejlesztéséhez fordultak, hogy optimalizálják a teljesítményt, miközben csökkentik az NVIDIA-tól való függőséget.
meta, például a meta képzésébe és a meta képzésébe és A következtetési gyorsító (MTIA) chipek a Llama AI modelljeinek táplálására, amelyek a 60 milliárd dolláros AI infrastruktúra-költségvetésének kulcsfontosságú részét képezik. Hasonlóképpen, az AWS bevezette a Trainium processzorait, hogy felgyorsítsa a nagyszabású munkaterheléseket, mint például a generatív AI modellek, míg az Apple fejleszti a Baltra Server chipeket, hogy javítsa az AI helyzetét.
Az Openai erőfeszítései a saját chipek felépítésére egyre növekvő felismerést tükröznek, hogy az AI infrastruktúra-igényeket nem mindig kell kielégíteni a polcon kívüli hardverekkel./strong>
Richard Ho, egy veterán mérnök, aki korábban a Google Tensor feldolgozó egységén (TPU) dolgozott, vezeti az Openai chip-fejlesztési csapatát. A csoport 40 mérnökre nőtt, és arra összpontosít, hogy olyan chipeket hozzon létre, amelyek célja az Openai egyedi követelményeinek kielégítése.
A kezdeti chip-iteráció a következtetési feladatokat célozza meg, amelyek a képzett AI modellek hatékony futtatásával járnak. Az idő múlásával az Openai célja, hogy bővítse chips képességeit, hogy támogassa mind a következtetéseket, mind az edzési munkaterhelést, amelyek szignifikánsan magasabb számítási teljesítményt igényelnek. Műveletek-nagy sávszélességű memóriával (HBM) kötve a fejlett AI rendszerekhez kapcsolódó hatalmas adatfolyamatok kezelésére.
A belső becslések szerint egy ilyen chip egyetlen iterációja 500 millió dollárba kerülhet a fejlődéshez, így a folyamat műszaki és pénzügyi kihívássá válik.-House Chip Development
Az egyedi chipgyártás kockázatokkal teli, különösen a szalagos szakaszban, amikor a véglegesített chip-tervezést gyártás céljából elküldik. Az ebben a szakaszban a hibák több tízmillió dollárt fizethetnek, és hónapos késéseket okozhatnak.
Az OpenAi várhatóan enyhíti ezeket a kockázatot a TSMC-vel való partneri partnerrel, amely bizonyított eredményekkel rendelkezik a nagy teljesítményű chip produkcióban. A TSMC 3-nanométeres folyamata a világ egyik legfejlettebb, lehetővé téve a nagyobb tranzisztor sűrűségét és az energiahatékonyságot. Tesztelje az első chipeket korlátozott skálán 2025 végéig, előkészítve az utat a teljes telepítéshez az adatközpontokban a következő évben. Ez a váltás várhatóan csökkenti a költségeket, és nagyobb irányítást biztosít az OpenAi-nak a fejlett nyelvi modelljeit alátámasztó hardver felett. Az Openai TSMC-re való támaszkodása a chip fejlődését szélesebb geopolitikai tényezőkkel köti össze. A tajvani székhelyű TSMC vezető szerepet játszik a globális félvezető gyártásban, chipeket állít elő olyan főbb játékosok számára, mint az Nvidia, az Apple és a Now Openai.
Az Egyesült Államok kormányának exportkorlátozásai a fejlett chipekre, különös tekintettel a Kínára, további összetettséget adnak a félvezető ellátási lánchoz. Az Egyesült Államok korábbi kereskedelemtitkára, Gina Raimondo kiemelte e korlátozások mögött meghúzódó indokokat, kijelentve: „A félvezetőknek, hogy a hatalmi intelligenciát az ellenfelek felhasználhatják nukleáris szimulációk futtatására, biofegyverek fejlesztésére és katonaságuk előmozdítására.”
A TSMC-vel való partnerséggel az OpenAi biztosítja a legújabb gyártási technológiához való hozzáférést, miközben a Kínára vonatkozó korlátozások körül navigál.. Ez kritikus előnye a teljesítmény javításával, a költségek csökkentésével és a nagyobb rugalmasság lehetővé tételével az AI fejlődésében. A GPU piac. A kezdeményezés sikere ösztönözheti más vállalatokat, hogy fektessenek be hasonló egyéni szilícium-programokba, tovább fokozva a versenyt a félvezető iparban.
Ugyanakkor a geopolitikai feszültségek és a chip fejlődésének növekvő bonyolultsága továbbra is kihívást jelenthet a globális AI ellátási láncon.