電子發燒友網報道（文/李彎彎）為了減輕對英偉達的依賴，OpenAI一直在推進自研芯片計劃。7月19日消息，由公司CEO山姆·奧特曼（Sam Altman）牽頭，OpenAI正與包括博通在內的半導體設計公司就開發新芯片進行洽談，以減輕對英偉達的依賴并加強供應鏈。

此外，據稱OpenAI還聘請了曾參與谷歌張量處理單元（TPU）開發和生產的谷歌前員工，以幫助其進行AI芯片的設計工作。而博通此前也曾與谷歌合作開發過TPU。

OpenAI探索自主研制AI芯片的可能性

OpenAI高度依賴英偉達的GPU來滿足其大型語言模型的算力需求。自OpenAI成立以來，英偉達一直是其重要的合作伙伴。英偉達提供的GPU為OpenAI的模型訓練提供了強大的算力支持。例如，在OpenAI的早期發展階段，英偉達CEO黃仁勛親自將首個輕量化小型超算DGX-1送給OpenAI，極大地提升了其計算效率。

OpenAI開發的ChatGPT、GPT-4、DALL-E3等人工智能模型，目前都依賴英偉達昂貴的GPU。消息稱，OpenAI已經投入大量資金購買英偉達的芯片，以滿足其AI研究和應用的算力需求。據報道，OpenAI曾決定投入216億美元購買72萬片英偉達H100芯片。

然而，隨著生成式AI技術的迅猛發展，算力需求急劇增加，對GPU等硬件的依賴也越來越大。為了降低對外部供應商的依賴，并優化成本結構，OpenAI開始探索自主制造AI芯片的可能性。

據稱，奧特曼去年就決定創辦一家新公司，開發和生產新的人工智能（AI）芯片，并幫助建立生產這些芯片的工廠以及采用這些芯片的數據中心。今年1月，有消息稱，奧特曼曾與軟銀集團和總部位于阿布扎比的G42進行了融資談判，為一家新的芯片制造企業籌集數十億美元資金。今年2月，傳聞的數十億美元升級為數萬億美元。

除此之外，為了加強AI芯片的研發實力，OpenAI還在積極招募前谷歌員工。這些員工擁有豐富的Tensor處理器開發經驗和技術，將有助于OpenAI開發出具有競爭力的AI服務器芯片。業界普遍預計，OpenAI的第一代自研芯片將在未來幾年內推出。這些芯片有望大幅降低OpenAI的算力成本，并提高其在大規模數據處理和深度學習任務中的競爭力。

除了自研芯片外，OpenAI還可能與其他半導體設計公司進行合作，以開發新的AI芯片產品。例如，有報道稱OpenAI正與博通等半導體設計公司就開發新芯片進行洽談。這些合作將有助于OpenAI拓寬其供應鏈渠道，并降低對單一供應商的依賴風險。

博通定制化ASIC芯片低調實現業績增長

相比于英偉達，博通在AI芯片領域顯得尤為低調。然而，值得關注的是，在過去一年，半導體行業下行周期中，除了英偉達以GPU霸主身份實現業績快速成長之外，博通也因為AI的蓬勃發展，實現業績穩健增長。

據Gartner統計，2023年按照半導體銷售額計算，英偉達以56.4%的收入同比增速，首次進入Gartner統計的半導體Top5陣營，而前十公司中在下行周期能實現成長的另外兩家公司，一家是博通，一家是意法半導體。

博通CEO兼主席HockTan（陳福陽）表示，第一財季和2024整個財年有兩大收入增長動力。其一是公司前不久完成收購Vmware，隨著客戶部署Vmware的基礎設施，促成博通軟件基礎設施部分收入增長；其二是人工智能數據中心對網絡產品的強勁需求，以及人工智能定制加速器在超大規模數據中心方面的需求推動半導體部分領域增長。

博通是通信芯片行業的全球龍頭，在交換路由芯片、Wi-Fi芯片等多個領域具有領先地位。其AI芯片領域的業務主要體現在定制化ASIC芯片以及相關的數據交換芯片上。博通定制化ASIC芯片廣泛應用于數據中心、云計算、高性能計算（HPC）、5G無線基礎設施等領域。

博通可以說是AI領域ASIC定制化芯片的重要參與力量。谷歌自研的TPU AI加速芯片，博通是核心參與力量，不僅與谷歌團隊共同參與研發，還提供了關鍵的芯片間互聯通信知識產權，并負責了制造、測試和封裝等步驟。

微軟與Meta等科技巨頭也選擇與博通合作，共同設計研發AI芯片。例如，Meta的第一代和第二代AI訓練加速處理器就是與博通共同設計的，預計博通還將在2024年下半年和2025年加快研發Meta下一代AI芯片MTIA 3。

博通定制化ASIC芯片的特點主要體現在：其一、高性能，博通的ASIC芯片集成了先進的硅技術和高性能的設計方法，能夠提供卓越的計算和數據處理能力。這些芯片在吞吐量、算力水平等方面具有顯著優勢，能夠滿足數據中心和云計算等場景下的高性能需求。

其二，低功耗，定制化ASIC芯片在功耗方面進行了優化，相比通用芯片具有更低的功耗表現。這對于降低數據中心和云計算等場景下的運營成本具有重要意義。

其三，高可靠性，博通的ASIC芯片在設計和制造過程中采用了嚴格的質量控制標準，確保了芯片的高可靠性和穩定性。這對于保障數據中心和云計算等關鍵基礎設施的可靠運行至關重要。

其四，靈活性，博通提供定制化的ASIC芯片解決方案，能夠根據客戶的具體需求進行靈活設計和調整。這種靈活性使得博通能夠滿足不同行業和場景下的多樣化需求。

雖然相比于GPU來說，定制化ASIC在通用性上較差，然而其優勢也非常明顯，就如谷歌的TPU，就是ASIC定制化AI芯片的一種，它轉為深度學習設計，計算效率很高。目前，在大模型訓練過度依賴英偉達GPU的環境下，不少科技公司在嘗試新的路徑來滿足特定場景的算力需求，如谷歌、微軟以及OpenAI等與博通合作研制專門的定制化ASIC芯片。

寫在最后

目前，OpenAI的AI模型主要依賴于英偉達的GPU。通過自主制造AI芯片，OpenAI可以減少對英偉達的依賴，降低采購成本，并增強自身的技術自主可控能力。通過與博通合作，OpenAI能夠更快成功研制AI芯片，而且性能可以得到保證，就如谷歌TPU一樣。OpenAI與博通的的合作無疑也會進一步將博通推向臺前，推動AI芯片市場競爭格局發生變化。