OpenAI
OpenAI，业内最受关注的 AI 初创公司之一，正在考虑开发自己的 AI 芯片。
由于用于训练 AI 模型的芯片短缺日益严重，该公司自去年以来一直在讨论 AI 芯片战略。OpenAI 据称正在考虑多种策略来推进其芯片计划，包括收购 AI 芯片制造商或内部设计芯片。
OpenAI CEO Sam Altman 已将收购更多 AI 芯片列为公司的首要任务。
目前，OpenAI 与大多数竞争对手一样，依靠基于 GPU 的硬件来开发 ChatGPT、GPT-4 和 DALL-E 3 等模型。GPU 能够并行执行许多计算，因此非常适合训练当今最强大的 AI。
但生成式 AI 的繁荣(对于 Nvidia 等 GPU 制造商来说是一笔天降之财)给 GPU 供应链带来了巨大压力。微软在夏季财报中警告称，该公司面临的服务器硬件短缺如此严重，可能会导致服务中断。Nvidia 最好的 AI 芯片订单据称已排到了 2024 年。
GPU 对于训练和提供 OpenAI 的 ChatGPT 服务也至关重要;该公司依靠云端 GPU 集群来执行客户的工作负载。但它们的成本却高得离谱。
伯恩斯坦分析师 Stacy Rasgon 的分析发现，如果 ChatGPT 查询量增长到 Google 搜索量的十分之一，那么最初需要大约 481 亿美元的 GPU，每年需要大约 160 亿美元的芯片来保持运营。
OpenAI 不会是第一家追求开发自己的 AI 芯片的公司。
Google 拥有名为 TPU(张量处理单元的缩写)的处理器，用于训练 PaLM-2 和 Imagen 等大型生成式 AI 系统。亚马逊为 AWS 客户提供专有芯片，用于训练(Trainium)和推理(Inferentia)。据报道，微软正与 AMD 合作开发名为 Athena 的内部 AI 芯片，OpenAI 据说正在测试该芯片。
当然，OpenAI 有能力在研发上进行大量投资。该公司已筹集了超过 110 亿美元的风险投资，年收入接近 10 亿美元。据《华尔街日报》最近的一篇报道，该公司正在考虑进行股份出售，其二级市场估值可能会飙升至 900 亿美元。
但硬件在商业层面确是一个无情的行业——尤其是 AI 芯片。
去年，AI 芯片制造商 Graphcore 在与微软的交易失败后估值据称被削减了 10 亿美元，该公司表示由于“极具挑战性”的宏观经济环境，正在计划裁员。(随着 Graphcore 收入下降、亏损增加，情况在过去几个月变得更加严峻。)与此同时，英特尔旗下的 AI 芯片公司 Habana Labs 裁掉了约 10% 的员工。Meta 的定制 AI 芯片业务也遇到了问题，导致该公司放弃了一些实验性硬件。
即使 OpenAI 致力于将定制芯片推向市场，这项工作也可能需要数年时间，每年花费数亿美元。目前尚不清楚该公司的投资者，其中包括微软，是否愿意进行如此冒险的赌注。