新火種
2023-10-20 
ChatGPT開發商OpenAI探索自研芯片，已開始評估收購選項
界面新聞記者 | 彭新
1據媒體報道，ChatGPT開發商OpenAI正探索制造自研人工智能芯片，并已開始評估潛在的相關收購目標。
報道稱，OpenAI已經由去年開始討論解決AI芯片成本昂貴、供應短缺等問題的多項解決方案，其中包括自研AI芯片，與英偉達在內的芯片供貨商更緊密合作，推動AI芯片供應來源多元化。
目前，OpenAI已將獲得更多AI芯片列為公司首要任務。其尚未決定是否繼續推進自研AI芯片，但該決定若落成，將成為OpenAI的一項重大戰略，并在芯片研發中投入巨額資金，每年成本或高達數億美元，耗時超過數年，且最終也無法保證能成功研發。知情人士稱，若走收購路線加快獲取技術，OpenAI已經考慮對潛在收購目標啟動盡職調查。
若OpenAI選擇自研AI芯片，意味著其可能將加入互聯網公司掀起的AI芯片自研潮。包括谷歌、Meta、亞馬遜等互聯網巨頭因其龐大的業務需求紛紛下場造芯，一邊自研芯片，一邊采購英偉達的GPU組建龐大的數據中心。
谷歌早在2016年就推出為AI而生的TPU（張量處理單元）芯片，該芯片專門為其機器學習框架TensorFlow設計。谷歌TPU至今已經迭代到第四代，聲稱該芯片在性能勝過A100 1.2到1.7倍的同時，還大幅減少了耗電量。Meta在2020年就設計了第一代自研的AI推理芯片，并命名為MTIA（Meta訓練和推理加速器），Meta稱該芯片是為了自身業務背后的DLRM（深度學習推薦大模型）而設計。
實際上，若OpenAI選擇以收購形式獲取AI芯片技術，亞馬遜的做法將是可借鑒方向。亞馬遜2015年通過收購以色列芯片設計公司Annapurna Labs打入芯片行業，2018年11月，亞馬遜推出基于Arm架構的首款服務器芯片Graviton，主打性價比，該產品目前已經迭代到第三代；亞馬遜還在2019年、2020年分別發布了AI推理芯片Inferentia、訓練芯片Trainium。
不過，大公司多有自研芯片沖動，但英偉達GPU目前仍是企業用于AI應用的算力首選。 英偉達最大的優勢，就是其GPU芯片因為在AI算力方面的性能優勢，成為大模型訓練和部署的核心部件。 市場調研機構Omdia數據顯示，2022年，英偉達在全球數據中心AI芯片市場的份額超過七成，占據絕對優勢。
OpenAI自身高度依賴英偉達A100、H100等GPU芯片進行AI訓練與推理，據稱ChatGPT背后的人工智能大模型就使用超過1萬顆英偉達GPU進行訓練。且隨著ChatGPT引爆了生成式AI技術以來，對AI芯片的需求大幅提升，以加速訓練和運行各種人工智能應用，使得英偉達GPU產能緊缺，出現“一卡難求”現象。
但英偉達GPU成本高昂，除芯片采購和訓練的成本外，還包括運營成本。芯片行業調研公司SemiAnalysis首席分析師Dylan Patel曾估算，ChatGPT的運營成本為每天約70萬美元或每次查詢0.36美元。因此，OpenAI有充分動力推動尋求可替代英偉達GPU的AI芯片，以降低成本。
今年以來，市場就陸續有OpenAI推動AI芯片多元化的傳言傳出。今年4月，就有媒體報道稱，微軟早在2019年就開始開發內部代號為“雅典娜”的AI芯片，微軟至少有300人在進行該芯片的開發工作。該報道還稱，一些微軟和OpenAI的員工已經開始測試并使用這些芯片，微軟最快可以在明年讓雅典娜芯片在自家和OpenAI內部廣泛使用。
英偉達自身亦在努力解決GPU供應瓶頸，加快向OpenAI等客戶供貨。在8月底的財報會議上，英偉達CFO Colette Kres就提到，英偉達配置了CoWos（一種先進半導體2.5D封裝技術）封裝的額外產能。她預計市場對于英偉達數據中心GPU的需求將延續至明年，“隨著我們縮短供貨周期并增加產能，未來幾個季度的供應將繼續增加。”此外，英偉達還推出了不受制于CoWos先進封裝產能的L40S GPU，用于AI訓練和推理，作為H100的“平替”。
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