OpenAI рассматривает возможность разработки собственных чипов искусственного интеллекта. Сообщается, что OpenAI, ведущая исследовательская лаборатория искусственного интеллекта, рассматривает возможность разработки пользовательских чипов искусственного интеллекта для решения своей продолжающейся проблемы с поставками графических процессоров. Этот шаг, хотя и потенциально выгоден, чреват вызовами и сложностями.
Это отражает более широкую тенденцию среди крупных технологических компаний, таких как Tesla, Apple и Huawei, которые все чаще разрабатывают собственные кремниевые чипы на заказ. Однако путь к успешному проектированию и производству чипов не прост и требует значительных инвестиций, времени и экспертных знаний.
Поставка графических процессоров, которые имеют решающее значение для обучения моделей искусственного интеллекта, была постоянной проблемой для OpenAI. Спрос на эти чипы превысил предложение, что привело к узкому месту в масштабировании систем искусственного интеллекта. Это побудило OpenAI изучить альтернативы, включая разработку собственных чипов искусственного интеллекта.
Однако замена графических процессоров Nvidia, которые в настоящее время являются отраслевым стандартом, на высокопроизводительные пользовательские чипы — сложная задача. Это включает в себя проектирование схем, запись на пленку чипа, разработку компилятора и создание высокоуровневой платформы для обучения моделей искусственного интеллекта.
- Читайте также: 8 потрясающих советов для Google Pixel 8 и 8 Pro
Время, необходимое для разработки и производства полезного чипа, является значительным. По оценкам, OpenAI может потребоваться от 3 до 5 лет, чтобы разработать чип, который мог бы эффективно удовлетворять ее потребности. Такая временная шкала не является чем-то необычным в индустрии микросхем. Например, Tesla приступила к аналогичному проекту в 2021 году по разработке собственных ускорителей искусственного интеллекта собственными силами. Однако по состоянию на 2023 год этот проект все еще находится в разработке, демонстрируя длительный процесс проектирования и производства чипов.
Даже если OpenAI успешно разработает свои собственные чипы искусственного интеллекта, она все равно столкнется с проблемой обеспечения мощностей по производству пластин. Это конкурентное пространство, где технологические гиганты, такие как Nvidia и Apple, также соперничают за одни и те же ресурсы. Конкуренция выходит за рамки производственных мощностей, и такие компании, как Intel и AMD, также проявляют интерес к прибыльному рынку чипов искусственного интеллекта.
Graphcore IPU
Учитывая высокие ставки и низкую вероятность успеха в разработке чипов, OpenAI может рассмотреть возможность приобретения стартапа по разработке чипов искусственного интеллекта. Такие компании, как Graphcore или аналогичные, у которых уже есть опытные команды и налаженные процессы, могут стать потенциальными целями приобретения. Такой подход потенциально мог бы ускорить выход OpenAI на рынок чипов искусственного интеллекта.
Сотрудничество — это еще одно направление, которое OpenAI мог бы изучить. Например, партнерство с AMD может привести к разработке индивидуальных чипов, специально адаптированных к рабочим нагрузкам OpenAI. Такой подход мог бы использовать существующий опыт и ресурсы AMD, сократив время и инвестиции, необходимые OpenAI для разработки собственных чипов.
Искусственный интеллект Microsoft Athena
Интересно, что Microsoft, как сообщается, также работает над своим собственным чипом искусственного интеллекта Athena. Этот шаг во многом обусловлен доминированием Nvidia на рынке чипов искусственного интеллекта, которая в настоящее время контролирует более 80% доли рынка. В случае успеха OpenAI потенциально может использовать чип Microsoft для своих рабочих нагрузок, предоставляя еще одну альтернативу текущей проблеме с поставками графических процессоров.
Высокий спрос на чипы искусственного интеллекта побуждает многие компании разрабатывать свои собственные кремниевые чипы. Эта тенденция, вероятно, сохранится, поскольку приложения с искусственным интеллектом становятся все более распространенными, а потребность в высокопроизводительных чипах растет. Однако конкуренция очень жесткая, и Nvidia постоянно работает над следующими поколениями своих ускорителей искусственного интеллекта. Это затрудняет закрепление новых участников рынка, включая OpenAI.
Потенциальная разработка OpenAI пользовательских чипов искусственного интеллекта представляет собой значительный сдвиг в ее стратегии по решению проблем с поставками графических процессоров. Однако путь к успешному проектированию и производству чипов сопряжен с трудностями, включая сложность процесса проектирования, конкуренцию за мощности по изготовлению пластин и требуемые значительные инвестиции. Независимо от того, решит ли OpenAI разрабатывать свои собственные чипы, приобрести стартап или сотрудничать с другой компанией, это будет важное начинание, которое определит будущее организации и, возможно, более широкий рынок чипов искусственного интеллекта.
