编者按：本文来自微信公众号 未来科技力（ID：smartechworld），作者：薛良Neil ，微新创想经授权转载。OpenAI正悄然加入自主造芯的浪潮，计划开发专用的AI芯片。尽管这一计划尚处萌芽阶段，尚未取得实质性进展，但其背后蕴含的挑战与机遇已引发市场高度关注。自研AI芯片的成本与难度不亚于开发GPT等大型语言模型，需要数年周期内持续投入数十亿美元，且OpenAI作为初创企业，缺乏硬件开发经验，成功与否尚难预料。然而，OpenAI的布局并不令人意外。硅谷与华尔街正密切关注这家人工智能独角兽的动向，尤其关注其推出ChatGPT后，财务状况与营收规模能否支撑其宏伟愿景。芯片，正是制约OpenAI扩张的关键瓶颈之一。目前，OpenAI通过与微软合作，间接掌握了巨量英伟达显卡提供的算力。这一合作关系可追溯至OpenAI成立初期，黄仁勋曾赠送全球首台DGX超级计算机支持其研究。但英伟达在AI算力领域的垄断地位，正悄然影响OpenAI的研发进度。CEO Altman多次公开表示，算力紧张不仅推高了大模型运营成本，还延缓了新模型的开发。若OpenAI成功掌握自研芯片技术，将显著加速AI开发进程，降低成本，摆脱对英伟达和微软的依赖，并更精准地掌控研发节奏。值得注意的是，摆脱英伟达算力瓶颈也是所有大模型玩家的共同诉求，包括微软在内。
风传数年后，微软自研的雅典娜人工智能芯片或将亮相。这款专为AI大模型和数据中心设计的芯片，目前信息有限，甚至其命名是否为”雅典娜”仍存疑。外界曾猜测该芯片由微软与AMD合作开发，但微软已否认此说。据悉，雅典娜芯片已进入小范围测试阶段，微软与OpenAI的工程师正共同验证其性能。自2019年启动以来，微软的雅典娜计划相较于谷歌的TPU和亚马逊云的自研芯片计划进度稍慢。外界关注其性能提升幅度，更关心这将如何影响微软与OpenAI的合作关系。最初被视为强强联合的合作，如今在模型开发与客户资源等领域已显现竞争态势，呈现出”又打又拉”的复杂关系。自研芯片领域，OpenAI正试图摆脱对微软资源的完全依赖。
若OpenAI坚定自研芯片方向，下一步行动或将聚焦投资版图。CEO Altman曾任Y Combinator老板，直接收购芯片公司或为理想选择。Atomic Semi浮出水面，这家获得OpenAI Startup Fund投资的公司估值已超1亿美元，官网愿景是”建造任何东西”。其创始人Sam Zeloof和Jim Keller颇具传奇色彩，前者在家车库手搓芯片成网红，后者领导AMD Zen架构开发，并创立了专注于大模型训练与推理的Tenstorrent公司。Tenstorrent已获7轮融资超3亿美元，采用RISC-V架构，近期与三星达成代工合作。鉴于Altman在创投圈的影响力，OpenAI自研芯片的先手棋选择多样，基于RISC-V架构的加速芯片或为佳选。尽管与其它大厂合作更为稳妥，但OpenAI似乎更倾向于自力更生，近期传闻其与孙正义、Jony Ive策划构建新AI硬件，正逐步打造巨无霸企业的思路。
自研芯片浪潮下，大型云计算厂商纷纷加速布局。核心原因在于”天下苦英伟达久矣”。英伟达的产能瓶颈与”配货”制度已引发大厂不满。随着英伟达在AI浪潮中获利丰厚，其投资的相关初创企业正形成生态壁垒。自研芯片是大厂破局的关键，不仅能定制性能需求，对OpenAI这类AI公司意义尤为重大。它无需考虑数据中心复杂用户需求，只需专注提升并行计算效率。基于RISC-V架构的芯片浪潮中，中国作为最大玩家之一，更具备先发优势。尽管目前无人能撼动英伟达的领导地位，但AI芯片市场正经历剧烈变革，未来可期。本文（含图片）为合作媒体授权微新创想转载，不代表微新创想立场，转载请联系原作者。如有任何疑问，请联系http://www.idea2003.com/。
