根據《路透社》，ChatGPT 開發商 OpenAI 正積極推進自製 AI 晶片計畫，預計在未來幾個月內完成首款晶片設計，然後將其交由台積電進行製造，預計在 2026 年實現量產。
報導指出，OpenAI、Google 和 Meta 等生成式 AI 模型製造商已經證明，資料中心中串聯在一起的晶片數量越來越多，將使模型變得更加智慧，因此，他們對的晶片需求永無止境。不過，為了擺脫成本上升、依賴單一供應商的束縛，這些科技巨頭開始探索 NVIDIA 的替代品。
Google 前主管領軍，OpenAI 自研晶片團隊大擴編
OpenAI 首款自研晶片採用業界常見的脈動陣列架構（systolic array architecture），並搭載高頻寬記憶體（HBM）──NVIDIA 晶片也採用了該架構，以及全面的網路功能。這款晶片雖然具備 AI 模型訓練和運行的雙重功能，但初期將主要用於模型運行，在 OpenAI 的基礎建設中發揮作用。
這項計畫由 Google 前主管 Richard Ho 領軍，他曾帶領 Google 的客製化 AI 晶片計畫。在 OpenAI，Ho 的團隊人數已翻倍、在近期從 20 人擴編至 40 人，並與博通（Broadcom）展開合作。
業界消息指出，這項野心勃勃的晶片設計專案，單一版本的晶片成本高達 5 億美元，若加上必要的軟體和周邊配套，成本更可能倍增。
OpenAI 的挑戰：我們究竟需要多少晶片？
儘管 OpenAI 在晶片設計上展現驚人進度，但成功之路仍充滿挑戰。如果首次試產失敗、發生故障，團隊將需要診斷問題並重新投片。此外，報導也指出，如果要實現與 Google 或亞馬遜等級的 AI 晶片計畫，OpenAI 必須僱用數百名工程師。
值得注意的是，即便是微軟和 Meta 等科技巨頭，在多年投入後仍未能開發出令人滿意的晶片。而中國 AI 新創公司 DeepSeek 最近引發的市場動盪，也讓業界開始思考未來開發強大 AI 模型是否需要這麼多晶片。然而，OpenAI 等科技巨頭仍持續加碼投資，短期內看不到放緩跡象。
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＊本文初稿為 TechOrange 使用 AI 編撰，資料來源：《Reuters》、《The Verge》，首圖來源：Unsplash。