從GPT-5到AI芯片廠,山姆·奧特曼在下一盤多大的棋?

2024-01-26 18:40:09    編輯: robot
導讀 作者:文子 編輯:小迪 這一次OpenAI的野心真的太大了。 大規模招商,打造全球AI芯片廠 隨着OpenAI估值逼近1000億大關,山姆·奧特曼的野心再也藏不住了。他不再滿足於血拼谷歌和蘋果,而是...

作者:文子

編輯:小迪

這一次OpenAI的野心真的太大了。

大規模招商,打造全球AI芯片廠

隨着OpenAI估值逼近1000億大關,山姆·奧特曼的野心再也藏不住了。他不再滿足於血拼谷歌和蘋果,而是直接向算力霸主英偉達开战。

據知情人士透露,山姆·奧特曼正在積極向全球投資者尋求龐大的資金支持,以便建立一座AI芯片制造廠。其中就包括阿布扎比的G42和日本的軟銀集團,尤其是在與G42的談判中,涉及金額就已經接近80億到100億美元。

實際上,早在去年10月,G42公司就與OpenAI公司籤署了合作協議,爲當地和區域市場提供人工智能服務。緊接着12月就有報道稱,G42正在試圖籌集1000億美元,但當時並沒有關於這筆資金用途的任何信息。現在看來,很有可能是爲了打造AI芯片廠而准備。

畢竟想要實現這一計劃,必須面對龐大的資金需求。從成本上來看,先進的2納米或3納米級工藝技術,僅僅开發就需要數十億美元,而且節點越小成本越高。想要一家能夠在2納米或3納米級節點上大批量生產芯片的現代化晶圓廠,投資成本也將高達300億美元。

此外,單個低數值孔徑的EUV光刻工具的成本約爲2億美元,而高數值孔徑光刻機的成本預計爲3億至4億美元。也就是說,山姆·奧特曼此次想要建造AI芯片廠至少需要籌集數百甚至數千億美元。

雖然目前參與該項目的合作夥伴和投資者的完整名單尚未確定,但有消息透露,山姆·奧特曼爲了籌集所需資本,正在試圖拉攏頂級芯片制造商合作,其中可能包括台積電、三星和英特爾。

一旦新的芯片工廠成立,將爲全球市場提供AI芯片。

無芯訓練GPT-5?全力對抗英偉達

事實上,山姆·奧特曼之所以着急尋找合作夥伴建立AI芯片廠,更多是一種無奈。根據相關媒體報道,現在的OpenAI很可能已經無芯可用。

這一點從山姆·奧特曼多次在公开場合的言辭中也可以看出,在過去一整年裏,他幾乎都在抱怨英偉達GPU短缺,導致OpenAI的GPU供應嚴重受限的問題。

尤其是因爲這個問題,OpenAI被迫推遲了很多短期計劃,比如微調、專用容量、32k上下文窗口、多模態等等,甚至還一度影響到API的可靠性和速度。

再加上ChatGPT的運營成本本就巨大。據統計,ChatGPT每次查詢的成本約爲 0.04 美元,如果ChatGPT查詢量成長至谷歌搜索規模的十分之一,最初需要部署價值約481億美元的 AI 芯片投入運算,每年還需要價值約 160 億美元的芯片才能維持運作。

在多重因素交織的情況下,OpenAI不得不尋求新的途徑,以免長期被芯片拿捏命脈。按照山姆·奧特曼的說法,算力受限會成爲運行人工智能模型的主要障礙。

他預計,未來幾年AI應用和相關計算力的需求將急劇增加。而OpenAI需要的是高端芯片,全球生產高端芯片的工廠本就不多,這將嚴重限制下一代AI模型的訓練。

所以爲了解決這個問題,山姆·奧特曼率先提出了倡議,計劃建立一個全球工廠網絡,以增加芯片產量,確保足夠的算力資源。

據了解,山姆·奧特曼目前已經與美國國會議員探討了芯片供應的問題,並討論了在何處、以及如何建造新的工廠。

綜合白宮最近對芯片行業的一系列補貼政策來看,山姆·奧特曼有一定可能會得到支持。據了解,2022年8月,總額達2800億美元的美國《芯片法案》正式籤署成法,其中有527億美元將用於在未來5年內補貼建設和更新芯片廠,以促進半導體制造回流美國,鼓勵企業在美國研發和制造芯片。

由此可見,美國當局打算投入巨額資金增加芯片產能的想法,也與山姆·奧特曼當下的做法不謀而合。

這一盤大棋,OpenAI下得完嗎?

然而,山姆·奧特曼想要迅速建立起AI芯片制造工廠,並沒有那么簡單。

縱觀全球範圍內,諸如谷歌、微軟等科技巨頭都在不遺余力地研發自家的芯片,卻仍然急於爭取與英偉達的業務合作。這一現象的背後,不僅僅是因爲英偉達在GPU性能上的卓越表現,更在於英偉達多年來耕耘而成的CUDA生態系統所帶來的全面優勢。

這正是OpenAI試圖打破的桎梏,但從开發者的角度來看,OpenAI似乎只是在不斷重復着類似的模式,換湯不換藥罷了。

更何況,OpenAI似乎還帶着一顆隱形的“雷”。因爲OpenAI治理結構中存在着巨大的風險,這將顯著降低开發人員在基於GPT提供服務方面的信心,也爲谷歌、Meta等競爭對手提供了可趁之機。

即便有一天OpenAI真的克服千難萬險構建出了AI芯片廠,隨之而來的問題也不會減少。

以CoWoS封裝產能爲例,英偉達H100芯片的短缺問題主要源於CoWoS封裝產能不足。台積電就曾在最近的財報電話會議上表示,將持續擴充先進封裝,包括CoWoS產能。據設備廠商估算,台積電2023年CoWoS總產能將超過12萬片,而2024年有望達到24萬片。

這意味着想要提升一倍的產量,幾乎需要一年左右的時間,背後原因可能在於生產工藝的復雜性。除此之外,H100所使用的HBM3系列內存也是生產上的一大難題,而這一命脈掌握在美光、SK海力士或三星等公司手中。

尤其是當前幾乎所有AI訓練和推理都依賴於同一種生成式,但隨着時間的推移,更先進的GPU、CPU或其他新型處理器很可能會湧現,從而導致當前使用的供過於求。而這些都將是擺在OpenAI面前,不得不解決的問題。

從GPT-5到AI芯片廠,OpenAI還有很長的路要走。

       原文標題 : 新火種AI|從GPT-5到AI芯片廠,山姆·奧特曼在下一盤多大的棋?



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