据路透社报道，OpenAI 正在与博通（Broadcom）合作开发其首款定制 AI 推理芯片，旨在处理其大规模的 AI 工作负载，特别是推理任务。

为此，OpenAI 已经组建了一支约 20 人的研发团队，包括曾参与谷歌 Tensor 处理器项目的首席工程师在内。

消息称博通将会帮助 OpenAI 进行芯片设计，并确保由台积电（TSMC）进行制造，预计 2026 年开始生产。

▲OpenAI 将自研 AI 芯片. 图片来源：cnBeta

为了实现芯片供应的多元化，OpenAI 此前计划建立芯片制作代工厂。但由于成本高昂，并且构建代工厂网络需要大量时间，OpenAI 已经搁置了这一计划，转而专注于内部芯片设计。

OpenAI 这一通过「定制芯片设计来管理成本和访问 AI 服务器硬件」的战略意味着其走上了 Meta 和 Google 等科技公司的老路，而后者作为 OpenAI 的竞争对手，已经经历了几代人的努力。

并且，市面上不乏成熟且广泛部署应用的 AI 芯片，如 Google 推出的「TPU」、微软的「Maia 100」等等。

也就是说，OpenAI 需要更多的资金才能弥补这些差距，登上牌桌。

▲微软推出的 AI 芯片「Maia 100」. 图片来源：techmonitor

除了满足不断增长的基础设施需求，减少训练和运行成本以外，「减少对英伟达（NVIDIA）的依赖」也是 OpenAI 的「小算盘」之一。

OpenAI 的 CEO 奥特曼（Altman）指出，之所以要「获得更多芯片」，是因为两个问题：为 OpenAI 软件提供动力的先进处理器的短缺，以及为其工作和产品提供动力的硬件运行所需的「令人眼花缭乱」的成本。

他还曾公开抱怨市场资源匮乏，而 NVIDIA 主导并控制着最适合运行 AI 应用的芯片全球 80% 以上的市场。

作为英伟达图形处理单元（GPU）的最大买家之一，OpenAI 此前几乎完全依赖 NVIDIA GPU 进行训练。2020 年以来，OpenAI 在微软建造的大型超级计算机上开发了其生成式人工智能技术，这台计算机使用了 10000 个 NVIDIA GPU。

▲NVIDIA H100 GPU. 图片来源：NVIDIA

但由于芯片短缺和供应延迟，以及训练成本高昂的问题，OpenAI 不得不开始探索替代方案。他们计划通过微软的 Azure 云平台使用 AMD 芯片进行模型训练。

值得一提的是，AMD 在去年推出了 MI300 AI 芯片，致使其数据中心业务在一年内翻了一番。种种迹象表明，AMD 正在追赶市场领导者 NVIDIA。

▲AMD MI300 芯片. 图片来源：AMD

此外，消息人士称 OpenAI 仍在决定是否为其芯片设计开发或收购其他元件，并可能会聘请更多合作伙伴。

尽管「不惜一切代价构建 AGI（通用人工智能）」的 OpenAI 和号称「下一个英伟达」的博通之间和合作很可能引起英伟达的不满，但 OpenAI 表示「希望与仍致力于合作的芯片制造商保持良好的关系，特别是在使用其新一代 Blackwell 芯片方面」。

对此，英伟达暂时不予置评。

唯一的回应是市场。合作消息一出，博通的股价应声大涨，AMD 也延续了早盘涨幅。

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