OpenAI计划自研AI芯片，寻求解决AI芯片短缺和成本高昂问题

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2023-10-06 16:02:58

OpenAI计划自研AI芯片，寻求解决AI芯片短缺和成本高昂问题

据报道，ChatGPT背后的美国AI公司OpenAI计划自研AI芯片，从去年开始进行内部讨论，甚至已经开始评估AI芯片公司的潜在收购目标，以解决其所依赖的AI芯片短缺以及成本高昂问题。

OpenAI团队认为AI大模型算力有三种采购选择，包括构建自己的AI芯片，与英伟达等芯片公司更紧密的合作，以及计划在英伟达之外实现多元化芯片供应——最终目标要超越英伟达（beyondNvidia）。

目前，英伟达占据全球数据中心AI加速市场82%的份额，且以95%的市场占有率垄断了全球Al训练领域的市场，成为这轮AI混战中最大赢家。然而，由于英伟达主导了全球95%的Al训练领域市场，随着英伟达GPU（图形处理器）显卡稀缺，加上AI算力成本持续攀升，即便强如OpenAI也在寻找新方案，从而避免长期被“卡脖子”。

OpenAICEO奥特曼（SamAltman）算力成本猛增，OpenAI寻求定制AI芯片。早在2022年，OpenAICEO奥特曼（SamAltman）就公开抱怨英伟达GPU芯片稀缺，称公司受到GPU的严重限制。OpenAI使用了1万-3万颗英伟达GPU来训练GPT-3.5模型。集邦咨询报告显示，如果以英伟达A100显卡的处理能力计算，运行ChatGPT将可能需要使用到3万块英伟达GPU显卡。价格方面，目前国内可以买到的H800价格已经高达20万/张，而A100/A800价格已涨至15万、10万/张左右。以2000P算力需求为例，H800GPU单卡算力2P，需要1000张，预测用卡成本为2亿元；A800单卡算力约为0.625P，需要数量为3200张，预计用卡成本就高达3.2亿元。除了买GPU显卡，服务器还要考虑整机配置运算，包括CPU、存储、NV-Link通讯连接等，以及电力消耗、场地租金和运维成本等因素，整个成本要超过6亿元以上，OpenAI则正在使用微软超级昂贵的超级计算机，耗资数亿美元、用英伟达数万颗芯片的Azure云进行算力训练。

除了OpenAI，这一波算力需求浪潮中，谷歌、亚马逊、微软、Meta等大科技巨头公司都一直在设计AI芯片到业务当中。然而，OpenAI没有研发AI芯片的经验，一颗芯片从立项到量产至少两年以上的时间，目前尚不清楚OpenAI是否会继续推进定制芯片计划，而且芯片的成效如何也有待时间检验。路透引述业内人士称，这是一项巨额投资，每年研发成本可能高达数亿美元。同时，OpenAI正考虑收购一些AI芯片公司以加快自研芯片进程。但定制AI芯片可能需要数年时间，这意味着，OpenAI仍会长期以来英伟达、AMD等芯片供应商。

大模型市场竞争加剧，谷歌、亚马逊也开始关注并布局OpenAI的竞争对手。据悉，AnthropicAI公司于2021年、由OpenAI前研究副总裁达里奥·阿莫迪（DarioAmodei）、GPT-3论文一作TomBrown等人建立。当时，Amodei领导的研究人员在对公司的发展方向存在分歧后离开了OpenAI，他们担心微软对OpenAI的投资会使其走上更加商业化的道路，偏离公司最初想法。2022年12月，Anthropic团队在arxiv上发布了一篇题为《ConstitutionalAI:HarmlessnessfromAIFeedback》论文，描述了一个基于无监督方式训练、520亿参数的模型AnthropicLMv4-s3，直接对标OpenAI的GPT-3模型。今年1月，Anthropic发布了基于AnthropicLMv4-s3、新的AI聊天机器人模型产品Claude，被认为是ChatGPT的有力竞品。

为了应对算力短缺和成本高昂的问题，OpenAI计划自研AI芯片。此前，OpenAICEO奥特曼（SamAltman）就公开抱怨英伟达GPU芯片稀缺，称公司受到GPU的严重限制。此外，OpenAI还考虑收购AI芯片公司以加快自研芯片进程。然而，OpenAI没有研发AI芯片的经验，一颗芯片从立项到量产至少两年以上的时间，而定制AI芯片可能需要数年时间，这意味着，OpenAI仍会长期以来英伟达、AMD等芯片供应商。

大模型市场竞争加剧，谷歌、亚马逊也开始关注并布局OpenAI的竞争对手。AnthropicAI公司成立仅两年就已筹集超过7亿美元融资，投资者包括FTX创始人SBF成立的加密货币对冲基金AlamedaResearch等。据悉，Anthropic正进行再融资，计划完成至少20亿美元（约合人民币143.94亿元）的新一轮融资，投后估值或将达到200-300亿美金之间。而谷歌投资Anthropic原因之一，是公司CEO多次表达ChatGPT对于其搜索、广告等业务带来的威胁与影响。

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