OpenAI近期在人工智能算力领域动作频频，据行业内部消息透露，这家全球AI巨头正积极寻求英伟达之外的新算力解决方案。这一战略调整源于对英伟达最新一代AI芯片在特定推理环节表现的不满，尤其是响应速度方面的短板。OpenAI发现，在代码生成和复杂软件系统交互等关键应用场景中，现有硬件架构的响应速度已成为明显瓶颈。
核心痛点在于推理速度直接影响用户体验。OpenAI通过深入测试发现，当用户使用AI进行代码生成或复杂软件交互时，现有硬件的响应速度已成为系统性能的”阿喀琉斯之踵”。这种延迟问题直接导致用户体验下降和运营成本增加。随着OpenAI战略重心的转移，公司已将关注点从传统的模型”训练”环节转向更关键的”推理”阶段——即向终端用户输出答案的过程。这一转变背后，是AI应用场景对实时性要求的不断提升。
在延迟与吞吐量方面，推理阶段的性能表现直接决定了用户体验质量与运营效率。特别是在需要高带宽、低延迟的特定任务中，传统GPU架构因频繁访问外置显存而产生的延迟问题，导致芯片长期处于”等数据”状态，严重影响了处理效率。CEO山姆·奥特曼曾明确指出，对于开发者等专业用户而言，代码类模型的生成速度至关重要，而现有硬件架构在此方面存在明显限制。
为突破硬件瓶颈，OpenAI计划引入新型硬件来分担未来约10%的推理算力需求。在替代方案方面，OpenAI已与推理加速领域的”新势力”达成合作意向。其中，Cerebras的架构创新尤为引人注目——其将海量静态存储（SRAM）集成在同一块芯片中，极大地缩短了数据访问路径，从而显著提升响应速度。此外，OpenAI此前也曾与Groq公司接触，希望借助其在推理加速方面的专长来优化聊天机器人等AI系统。
这种技术路线的调整，也微妙地改变了OpenAI与长期核心供应商英伟达的关系格局。原本板上钉钉的千亿级投资交易突然出现变数：双方曾就一项涉及1000亿美元的投资与供货协议展开谈判（英伟达以芯片换股权），但该谈判已陷入僵局长达数月。为分散风险，OpenAI已与AMD等其他GPU厂商签署新的采购或合作协议，进一步降低对单一供应商的依赖。
在竞争层面，其他AI巨头正在采取不同策略。Anthropic的Claude和谷歌的Gemini更多依赖谷歌自研的TPU专用芯片，这种在推理任务上具有天然优势的专用芯片，给英伟达带来了巨大竞争压力。尽管双方在公开场合仍维持积极合作形象，英伟达CEO黄仁勋也多次否认存在不和传闻，但随着OpenAI开始为第三方推理芯片真金白银地下单，AI算力市场的”一超多强”格局正面临深刻重塑。这一系列变化预示着AI算力领域将迎来新的竞争格局和发展机遇。