2024年2月10日（優分析產業數據中心）— 據路透社報導，OpenAI正在以驚人的速度開發自家人工智慧晶片，這一個行動目的是在減少對Nvidia(NVDA-US)晶片的依賴。該公司計劃在未來幾個月內完成首款自製晶片的設計，並將交由台積電(2330-TW)製造，這一個過程通常被稱為“taping out”。
OpenAI和台積電方面尚未發表評論。
根據知情人士透露，OpenAI有望如期達成其2026年在台積電實現大規模量產的目標。對於大多數半導體公司來說，從設計到交付首輪製程通常需要數年的時間，但OpenAI能夠在短短幾個月內完成設計，這一速度對於晶片設計領域來說是相對迅速的。首輪設計送交製造的成本往往高達數千萬美元，且需要約六個月才能完成，除非OpenAI選擇額外支付費用加速進度。
儘管Taping Out的速度很快，根據業界人士表示，首批量產的挑戰依然存在，若量產之後出現問題，則需要進行故障診斷並重新處理，也是會拉長時程。
如果首輪設計順利完成，OpenAI有望在今年下半年開始大規模生產這款自製AI晶片，做對對比，即使是像Microsoft和Meta這樣的大型科技公司，雖然花費數年努力，仍難以設計出滿意的晶片，這進一步突顯了OpenAI在這一領域的快速進展。
OpenAI的晶片設計團隊由前Google工程師Richard Ho領導。Ho於一年前加入OpenAI，並將團隊規模擴展至40人，與博通Broadcom(AVGO-US)合作開發這款晶片。業界來源指出，新晶片的設計成本可能高達5億美元，並且加上軟體和設備開發費用，總成本可能翻倍。
生成型AI模型開發商如OpenAI、Google和Meta等公司，都在加速對先進晶片的需求。Meta預計未來一年將投入600億美元建設AI基礎設施，Microsoft則計劃到2025年投入800億美元，這些巨額投入凸顯出晶片需求的龐大規模。目前，Nvidia的晶片仍佔據大約80%的市場份額。
然而，隨著成本上升及對單一供應商的依賴過大，像Microsoft、Meta和OpenAI等公司已開始探索自家設計或外部替代方案。
雖然OpenAI的自製AI晶片能同時處理訓練與運行AI模型，但由於初期產量有限，短期內在基礎設施中的角色仍會有限。
業界專家表示，要建立與Google或Amazon相當的AI晶片計劃，OpenAI仍需招募數百名工程師來擴大規模。
OpenAI的AI晶片將採用台積電先進的3奈米製程技術，並搭載類似Nvidia的系統架構，具備高帶寬記憶體（HBM）和廣泛的網絡連接功能。
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