OpenAI 考慮開發自家 AI 晶片
背景
OpenAI 是業界資本最充裕的人工智慧新創公司之一，據報導，該公司正在考慮開發自家的 AI 晶片。由於訓練 AI 模型所需的晶片短缺變得更加嚴重，該公司內部已有關於 AI 晶片戰略的討論，至少從去年開始就已經存在。根據路透社報導，OpenAI 正在考慮多種策略來實現其晶片的抱負，包括收購 AI 晶片製造商或自行設計晶片。OpenAI 執行長 Sam Altman 表示收購更多的 AI 晶片是該公司的首要任務。
問題
當前 OpenAI 像大多數競爭對手一樣，依賴基於圖形處理器（GPU）的硬體來開發模型，如 ChatGPT、GPT-4 和 DALL-E 3。 GPU 能夠並行執行多個計算，非常適合訓練當前最能幹的 AI 模型。然而生成式 AI 的蓬勃發展對 GPU 製造商如 Nvidia 來說是個助益，但也給 GPU 供應鏈帶來了巨大壓力。微軟在一份夏季財報中警告說，由於 AI 所需的伺服器硬體短缺嚴重，可能會導致服務中斷。據報導，Nvidia 最高效能的 AI 晶片預計將售罄，直到 2024 年。GPU 也是執行和提供 OpenAI 模型所必需的；該公司依賴雲端 GPU 叢集執行客戶的工作負載。然而這種晶片價格非常昂貴。來自伯恩斯坦分析師 Stacy Rasgon 的分析發現，如果 ChatGPT 的查詢數量達到 Google 搜尋的十分之一，則初期將需要價值約 481 億美元的 GPU，每年需要價值約 160 億美元的晶片才能保持執行。
先例
OpenAI 不會是首家謀求自家 AI 晶片的公司。Google 已經推出了一款名為 TPU（矩陣處理單元）的處理器，用於訓練 PaLM-2 和 Imagen 等大型生成式 AI 系統。亞馬遜為 AWS 客戶提供了用於訓練（Trainium）和推理（Inferentia）的專有晶片。據報導，微軟正在與 AMD 合作開發一款名為 Athena 的自家 AI 晶片，而 OpenAI 據稱正在測試此晶片。當然 OpenAI 具有大力投資研發的強勢地位。該公司已經籌集了超過 110 億美元的風險投資，其年收入已接近 10 億美元。根據《華爾街日報》的最新報導，OpenAI 正在考慮進行股份出售，使其二級市場估值可能飆升至 900 億美元。
觀點
然而硬體業勢必有著殘酷的一面，特別是 AI 晶片。去年據稱在與微軟的交易失敗後，AI 晶片製造商 Graphcore 的估值被削減了 10 億美元，該公司表示由於“極具挑戰性”的宏觀環境，計劃裁員。 （由於過去幾個月的形勢變得更加嚴峻，Graphcore 的收入下降並虧損增加。）此外英特爾旗下的 AI 晶片公司 Habana Labs 裁減了大約 10％的員工。Meta 的定制 AI 晶片計劃也面臨問題，該公司不得不放棄一些實驗性硬體。即使 OpenAI 承諾推出自家晶片，這樣的努力可能需要數年時間並每年耗費數億美元。當前尚不清楚這家新創公司的投資者，包括微軟，是否有足夠的胃口承擔這樣的高風險賭注。
評論
開放人工智慧（OpenAI）確實有資金和研發實力來考慮開發自家的 AI 晶片。面對 GPU 供應困境和日益增長的晶片需求，自研晶片可以幫助 OpenAI 減少依賴外部供應商，保證自身晶片供應的穩定性。此外自家 AI 晶片的設計可以更好地滿足 OpenAI 模型的需求，提升效能和效能。然而自家 AI 晶片的開發是一項艱鉅的任務，需要投入龐大的資金和專業知識。在處於風險投資背後的 OpenAI 可能需要仔細衡量這項決策的成本效益，並評估是否有更好的選擇來滿足其晶片需求。
建議
對 OpenAI 來說開發自家 AI 晶片雖然是一個具有潛力的決策，但同時也面臨著巨大的風險和挑戰。建議 OpenAI 應該從多角度進行評估，包括與現有供應商談判獲得更好的晶片供應協議、與其他公司進行技術合作、投資開源技術等。此外公司應該適時地調整其模型設計和算法，以更好地適應當前的晶片環境，並在成本和效能之間尋求平衡。
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