**OpenAI 與 Broadcom 合作開發自家 AI 晶片，並放棄建設自有晶圓廠的計劃**
OpenAI 正在與 Broadcom 合作開發其首款自家設計的 AI 晶片，預計將由台積電生產。然而，根據路透社報導，該公司已不再計劃建立自有的晶圓廠網絡。同時，OpenAI 繼續增加來自 AMD 和 Nvidia 的強大晶片，以增強其設備陣容。
**AI 推理晶片即將到來，不再建設晶圓廠**
為了減少對 Nvidia 的依賴，OpenAI 最初考慮開發自己的訓練和推理晶片，並建設多家由知名晶圓廠如台積電和三星運營的工廠，但由於高昂的成本和漫長的時間線，這一計劃被認為不切實際。相反，OpenAI 已優先考慮與 Broadcom 合作設計用於推理的自家 AI 晶片，並在台積電生產。目前，OpenAI 將繼續使用 Nvidia 和 AMD 的 GPU 進行訓練。
由於大家都在使用如 Nvidia 的 H100 和 H200 等高需求的 AI GPU 進行大型語言模型的訓練，因此這些產品非常搶手。隨著更多 AI 應用進入市場，對 AI 推理晶片的需求預計將會增長。OpenAI 設計的推理晶片計劃於 2026 年推出。根據路透社的報導，這一時間表可能會根據項目需求調整，但重點將放在增強實時 AI 回應的推理任務上。
為了支持這一新晶片的開發，OpenAI 已組建了一個由約 20 名工程師組成的團隊，由曾在 Google 的 Tensor Processing Units (TPUs) 上工作的資深工程師 Thomas Norrie 和 Richard Ho 領導。這個團隊是推進內部設計的關鍵，這將允許更大的定制化和效率。
**OpenAI 多元化 AI 硬件供應鏈**
除了自家設計的晶片策略外，OpenAI 也在分散其硬件供應商，以減少對 Nvidia 的依賴，後者通常在 AI GPU 和 AI 訓練硬件市場中佔主導地位。OpenAI 計劃通過微軟的 Azure 雲平台部署 AMD 的 Instinct MI300X，這將在一定程度上使其設備多元化。
儘管 ChatGPT 的受歡迎程度極高，OpenAI 今年仍預計將虧損 50 億美元，與 37 億美元的收入相比，主要是由於包括雲端、電力和硬件成本在內的高昂運營費用。多元化硬件供應可能有助於公司降低硬件成本，自家晶片則旨在減少其功耗，但這要等到 2026 年才可能實現。
**評論與見解**
OpenAI 的策略反映了當前科技公司的普遍趨勢，即在高需求的 AI 範疇中追求更大自主性和效率。與 Broadcom 合作開發自家 AI 晶片，表面上看是減少對 Nvidia 依賴的舉措，但背後亦顯示出 OpenAI 對未來市場需求的前瞻性考慮。這不僅是成本控制的策略，更是一種技術自主的追求。面對不斷增長的 AI 應用市場，OpenAI 的選擇可能為其在未來競爭中奠定更穩固的基礎。
然而，值得注意的是，這一轉變並不是一蹴而就的。即便有自家晶片的支持，OpenAI 仍需在短期內依賴 Nvidia 和 AMD 的 GPU 來維持其訓練能力。這種雙管齊下的策略，既是技術過渡的需要，也是對市場不確定性的迴避。
此外，OpenAI 的虧損數字提醒我們，在追求技術創新的同時，成本控制和商業模式的可持續性仍是企業必須面對的挑戰。隨著 AI 技術的快速發展，如何平衡創新與財務健康將是 OpenAI 及其他科技公司需要慎重考量的問題。
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