ictimes消息，在人工智能领域迅猛发展的背景下，OpenAI 正加快步伐，致力于自主研发 AI 芯片。此次战略转变，旨在减轻对英伟达的依赖，同时优化供应链，提升自身技术独立性和成本效益。OpenAI CEO 山姆·奥特曼正在积极与博通等半导体设计公司洽谈，寻求合作开发新一代 AI 芯片。此举标志着 OpenAI 在芯片研发领域迈出了重要的一步，并可能改变未来 AI 硬件的竞争格局。

OpenAI 在过去的 AI 研究中，主要依赖于英伟达提供的高性能 GPU，这些芯片为公司开发的 ChatGPT、GPT-4 以及 DALL-E3 等模型提供了强大的算力支持。然而，随着生成式 AI 技术的快速发展，对算力的需求急剧增加，使得对 GPU 的依赖也越来越显著。为了应对不断增长的算力需求和减少外部依赖，OpenAI 决定开始探索自主制造 AI 芯片的可能性。

据了解，OpenAI 已经投资了大量资金，购买英伟达的芯片来满足其研究需求。以 216 亿美元采购 72 万片英伟达 H100 芯片的决定，足以说明其对算力的重视。然而，面对生成式 AI 的飞速进步和算力需求的不断攀升，OpenAI 必须寻求新的解决方案以维持竞争力。

除了与博通洽谈合作，OpenAI 还聘请了前谷歌员工，他们曾参与过谷歌张量处理单元（TPU）的开发。此举将进一步增强 OpenAI 在 AI 芯片设计方面的技术实力。这些前谷歌员工的加入，预计将加速 OpenAI 自主芯片的研发进程，并帮助公司在 AI 服务器芯片领域取得突破。

博通在 AI 芯片领域虽然相对低调，但其定制化 ASIC 芯片却在数据中心和高性能计算等应用中表现优异。博通的定制化 ASIC 芯片具备高性能、低功耗和高可靠性等优势，是许多科技巨头的合作伙伴。例如，博通与谷歌共同开发的 TPU 就是其在 AI 芯片领域的重要成果。此外，博通还与微软、Meta 等公司合作，为其设计研发 AI 训练加速器，这些合作展示了博通在芯片定制化领域的强大能力。

通过与博通的合作，OpenAI 有望在短期内推出其第一代自研芯片。预计这些芯片不仅能够显著降低算力成本，还能在数据处理和深度学习任务中提升竞争力。这一举措不仅会增强 OpenAI 的技术自主性，也将推动 AI 硬件市场的竞争格局发生变化。

综上所述，OpenAI 的自研芯片计划，不仅是对未来 AI 硬件技术的一次重要尝试，也为整个行业的创新和发展注入了新的动力。随着合作的深入和技术的成熟，我们期待看到 OpenAI 在 AI 芯片领域带来的更多突破与进展。