打破英伟达芯片短缺制约，OpenAI决定自研AI芯片：正物色收购目标_企业动态_凌敏

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OpenAI 正在探索自研 AI 芯片

据路透社 10 月 6 日报道，有知情人士透露，打造出 AI 超级明星 ChatGPT 的 OpenAI 公司目前正探索制造原研 AI 芯片，而且正在评估一家潜在的收购目标。

据路透社在内部讨论中得到的消息，OpenAI 公司尚未决定是否继续推进。但知情人士透露称，至少自去年开始，OpenAI 就已经在讨论各种方案、希望解决因供应短缺而愈发昂贵的 AI 芯片问题。相关选项包括打造原研 AI 芯片、与包括英伟达在内的其他芯片制造商开展密切合作，以及在英伟达之外拓展更加多元的供应来源。

对此，OpenAI 公司拒绝发表置评。

目前还不清楚 OpenAI 到底会不会迈出定制芯片这关键性的一步。业内资深人士表示，此举将成为一项重大战略措施，也对应着可观的投资数额，其年均成本也许将高达数亿美元。而且即使 OpenAI 为此投入资源，也无法保证必然获得成功。

如果能收购一家芯片企业，则可以加快 OpenAI 原研自有芯片的进程。比如，亚马逊曾在 2015 年收购 Annapurna Labs。

据一位知情人士透露，OpenAI 已经在考虑对一家潜在收购目标开展尽职调查。但 OpenAI 计划审查和收购的这家公司是谁，目前仍然成谜。

即使 OpenAI 继续推进定制芯片计划（包括实施收购），整个工作也可能要耗时数年，也就是说，该公司在相当长的时期内仍须调蓄依赖英伟达和 AMD 等商业供应商。

芯片短缺是导火索

今年 6 月，OpenAI 创始人 Sam Altman 与 Humanloop CEO Raza Habib 以及其他 20 位开发者面对面进行了一场闭门交流。Altman 表示，目前 OpenAI 正受到 GPU 资源的严重限制，导致不少短期计划已经被迫推迟。

比如，微调 API 受到 GPU 资源的限制。因为还没用上 Adapters 或 LoRa 等高效微调方法，所以 OpenAI 的微调运行和管理仍须占用大量算力。未来微调的支持效果会更好，OpenAI 甚至可能为社区贡献模型设立专门的市场。

在这次闭门会上，几家大客户还抱怨了 API 的可靠性和速度表现。Altman 认同这些意见，并解释称主要问题源自 GPU 供应不足。

此外，Altman 还曾公开抱怨图形处理单元供应不足，目前该市场由英伟达所主导，其在全球范围内控制着 AI 应用类处理芯片超 80% 的市场份额。

Altman 强调，之所以要努力扩大芯片来源，主要基于两个现实问题：为 OpenAI 软件提供支持的先进处理器严重不足，且现有工作及产品所依赖的底层硬件所造成的运行成本“令人眼花缭乱”。

在大语言模型和 AIGC 大爆发后，各 AI 企业对于 GPU 的需求比以往任何事时候都要紧迫。英伟达的高端 GPU 芯片价格已经达到了每片数万美元，AI 基础设施公司正在以数万台的价格购买它们。

马斯克也曾表示他已经为他的新 AI 初创公司 X.AI 购买了 3 万多块英伟达顶级的 H100 GPU 芯片，每个价格超过 3 万美元。此外，Meta 和微软已经是今年英伟达 GPU 的最大买家之一（Meta 可能排名第一，因为 Facebook、Instagram、WhatsApp 和 Messenger 应用程序中有很多 AI 增强的东西要用到 GPU）。

这就是为什么从 Altman 会表示 OpenAI 也很缺 GPU 的原因。Sam Altman 也曾在媒体采访中公开强调过 GPU 的可用性如何影响 OpenAI 今年及以后的计划。

自 2020 年以来，OpenAI 在就一直在其最大支持者之一微软提供的大型计算系统之上开发生成式 AI 技术。这套计算系统搭载有 1 万个英伟达图形处理单元（GPU）。

对于任何企业来说，ChatGPT 的运行成本都绝不是一个小数目。根据 Bernstein 分析师 Stacy Rasgon 的推测，ChatGPT 的单次查询成本约为 4 美分。如果 ChatGPT 查询最终能够增长到谷歌搜索规模的十分之一，则启动阶段就需要价值约 481 亿美元的 GPU，后续每年还需要价值约 160 亿美元的芯片才能保持服务运行。