Openai avslutter sin første interne AI-brikkedesign og planlegger å starte produksjonen innen 2026 med Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC), og utnytte TSMCs nyskapende 3-nanometerprosess, ifølge reuters .
dette Move tar sikte på å redusere Openais avhengighet av Nvidia, som har en estimert 80% andel av AI-brikkemarkedet, og representerer en bredere trend med store teknologiske firmaer som forfølger proprietær silisium for å møte eskalerende krav til AI-arbeidsmengder.
Utvikling følger bransjeinnsats for å kontrollere forsyningskjeden for AI-infrastruktur. Selskaper som Meta, Microsoft og AWS har alle vendt seg til tilpasset brikkeutvikling for å optimalisere ytelsen mens de reduserer avhengigheten av NVIDIA. fri Inference Accelerator (MTIA) brikker for å drive sine Lama AI-modeller, som utgjør en sentral del av det AI-infrastrukturbudsjettet på 60 milliarder dollar. Tilsvarende har AWS introdusert sine togprosessorer for å akselerere storskala arbeidsmengder som generative AI-modeller, mens Apple utvikler sine Baltra-serverbrikker for å forbedre sin posisjon i AI.
Openais innsats for å bygge sine egne brikker gjenspeiler en økende erkjennelse av at AI-infrastrukturbehov ikke alltid kan oppfylles av maskinvare utenfor hylla.
Openais visjon for tilpasset silisium
Richard Ho, en veteraningeniør som tidligere jobbet på Googles Tensor Processing Units (TPUer), leder Openais Chip Development Team. Gruppen har vokst til 40 ingeniører, med fokus på å lage brikker designet for å oppfylle Openais unike krav.
Den opprinnelige brikke iterasjonen vil målrette inferanseoppgaver, som innebærer å kjøre trente AI-modeller effektivt. Over tid har Openai som mål å utvide brikkefunksjonene sine for å støtte både inferens og trening av arbeidsmengder, som krever betydelig høyere beregningskraft.
Den planlagte brikken vil integrere en systolisk array-arkitektur-en svært spesialisert design for effektiv håndteringsmatrise Operasjoner-parret med høye båndbreddeminne (HBM) for å administrere de enorme datastrømmene forbundet med avanserte AI-systemer.
I henhold til interne estimater kan en enkelt iterasjon av en slik brikke koste 500 millioner dollar å utvikle seg, noe som gjør prosessen både til en teknisk og økonomisk utfordring.
risikoen for i-House Chip Development
Tilpasset brikkeproduksjon er full av risikoer, spesielt i løpet av båndfasen, når den ferdige brikkeutformingen sendes til fabrikasjon. Feil på dette stadiet kan koste titalls millioner dollar og resultere i måneder lange forsinkelser.
Openai forventes å dempe noen av disse risikoene ved å samarbeide med TSMC, som har en velprøvd merittliste i høye ytelsesbrikkeproduksjon. TSMCs 3-nanometerprosess er en av de mest avanserte i verden, noe som muliggjør større transistortetthet og energieffektivitet.
Hvis vellykket, planlegger Openai å planlegge å planlegge å Test sine første brikker i begrenset skala innen slutten av 2025, og banet vei for full distribusjon i datasentrene året etter. Dette skiftet forventes å redusere kostnadene og gi Openai større kontroll over maskinvaren som understøtter sine avanserte språkmodeller.
Geopolitiske utfordringer i AI-brikkeproduksjon
Openais avhengighet av TSMC binder brikkeutviklingen til bredere geopolitiske faktorer. TSMC, med hovedkontor i Taiwan, spiller en ledende rolle i global halvlederproduksjon, og produserer brikker for store aktører som Nvidia, Apple og nå Openai.
Den amerikanske regjeringens eksportbegrensninger på avanserte brikker, særlig rettet mot Kina, gir ytterligere kompleksitet til halvlederforsyningskjeden. Tidligere USAs handelssekretær Gina Raimondo fremhevet begrunnelsen bak disse begrensningene, og uttalte i fjor,”Semikonstruksjonene om at maktkunstig intelligens kan brukes av motstandere for å drive kjernefysiske simuleringer, utvikle biovåpen og fremme sine militarier.”
Ved å samarbeide med TSMC sikrer Openai tilgang til den nyeste produksjonsteknologien mens du navigerer rundt på begrensningene som er plassert på Kina..
Fremtiden til Openais maskinvarestrategi
Mens risikoen er høye, er de potensielle fordelene med egen silisium betydelige. Det er en kritisk kant ved å forbedre ytelsen, redusere kostnadene og muliggjøre større fleksibilitet i sin AI-utvikling. GPU-markedet.
Openais strategi kan ha bredere implikasjoner for det globale AI-maskinvareøkosystemet. Suksess i dette initiativet kan inspirere andre selskaper til å investere i lignende tilpassede silisiumprogrammer, og ytterligere intensivere konkurransen i halvlederindustrien.
Samtidig kan geopolitiske spenninger og den økende kompleksiteten i brikkeutvikling fortsette å utfordre den globale AI-forsyningskjeden.