OpenAI首席执行官正与全球投资者洽谈 开始筹划自己制造芯片
OpenAI首席执行官正与全球投资者洽谈 开始筹划自己制造芯片
然而，目前这些需求几乎都集中在业内顶尖的那一两家公司身上，相关芯片供不应求，这促使以OpenAI为代表的AI研发企业开始考虑走上自己生产AI芯片的道路。雄心勃勃的半导体制造工厂网络计划美国彭博社20日报道称，OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼正在与全球投资者洽谈，希望能筹集数十亿美元，打造出一个制造半导体的工厂网络。报道称，谈判仍处于早期阶段，参与该项目的合作伙伴和投资者的完整名单尚未确定。不过，一些知情人士透露称，该项目涉及与多家顶级芯片制造商合作，建成的制造工厂网络将覆盖全球。《铸币报》报道称，OpenAI希望摆脱对美国芯片厂商英伟达的依赖，实现供应多元化。知情人士表示，奥特曼已与总部位于阿布扎比的人工智能公司G42和日本软银集团展开讨论，与中东的一些投资公司也会谈过。韩国《朝鲜日报》21日报道称，韩国半导体公司三星电子是否会参与组建这一半导体制造工厂网络是业界关注的焦点。有消息人士透露称，美国芯片企业英特尔、中国台湾芯片代工企业台积电和韩国芯片制造商三星电子都是OpenAI的潜在合作伙伴。在去年11月被短暂免去OpenAI首席执行官一职前，奥特曼一直在为这个项目奔走。回归后，他迅速重启了这一项目。两位知情人士称，奥特曼已试探过微软对这个计划的态度，微软对此表示支持。单单建设一个最先进的半导体制造工厂就可能需要数百亿美元，创建这样规模的制造工厂网络将需要更长的时间和更多的资金。知情人士告诉彭博社，OpenAI希望能从G42筹集80亿至100亿美元的投资，目前尚不清楚谈判进展。人工智能热推动高端芯片需求自OpenAI发布通用AI大模型ChatGPT以来，企业和消费者对人工智能研究和应用的兴趣直线上升，这反过来刺激了对人工智能芯片的需求。了解奥特曼想法的知情人士对彭博社透露称，奥特曼认为，人工智能行业需要立即采取行动，以确保在本世纪末能有足够的尖端芯片供应。他多次公开表示，目前的芯片不足以满足OpenAI公司的AI研发需求。美国CNBC网站19日称，美国科技公司Meta正斥资数十亿美元购买英伟达的高端芯片H100，这种芯片是AI研发的核心。Meta公司首席执行官马克·扎克伯格表示，该公司的AI未来规划包括构建一个“大规模计算基础设施”，到2024年年底，这个基础设施将包括35万块英伟达的H100芯片。业内人士分析称，英伟达H100芯片售价约2.5万至3万美元，在二手平台上售价可超4万美元，就算Meta以中间价格购入，这笔支出也将接近90亿美元。而且，H100芯片供应有限。美股19日全线收高，其中，标普500指数收盘价达到了两年来的历史高位。路透社分析称，这是因为受到芯片制造商和其他重量级科技股上涨的推动，市场看好AI的发展。此前一天，台积电预测高端AI芯片需求强劲，也推动了芯片股的复苏。美国半导体行业协会最新数据显示，全球芯片销售15个月以来首次出现增长，需求正在反弹。去年11月全球半导体收入480亿美元，环比增长2.9%，同比增长5.3%。国际知名会计师事务所德勤预测，到2024年，AI芯片总销售额将占全球5760亿美元芯片市场的11%。“建立起尖端半导体制造工厂是一件极具挑战的事”在市值排名前十的公司中，英伟达、谷歌、苹果、脸书母公司Meta、亚马逊、微软和特斯拉等许多公司都大力参与芯片设计。不过，出于成本考量，亚马逊、谷歌和微软通常专注于自己定制硅片，然后将制造外包。美国智库战略与国际研究中心网站19日发文称，当前芯片设计和研发的焦点在于设计半导体电路需要大量的研发费用电子设计自动化工具的使用费、知识产权的使用费和劳动力成本等，所有这些都将随着半导体技术的进步而不断增加。例如，开发7纳米芯片需要大约2.23亿美元，而开发下一代3纳米芯片需要6.5亿美元，大约是开发7纳米芯片成本的3倍。此外，制作一个先进的中央处理器（CPU）通常需要一个熟练的设计公司花费数年时间，另外还需要数年的时间将CPU集成到芯片上去，这些推高了时间和金钱成本。有分析称，对于目前的OpenAI来说，迅速建立起尖端半导体制造工厂是一件极具挑战的事。根据目前的消息，尚不知晓奥特曼的计划是直接购买成熟代工厂制造芯片，还是与芯片制造商合作生产，但无论哪种都需要大量的资金和时间。对于半导体行业的未来发展，德勤警告称，有几点需要注意。第一，2023年生成式AI芯片的市场特点是基本上只有一个设计商，而设计商又依赖于一个产能有限的制造商。随着买家购入尽可能多的芯片，新的供应商进入市场，产能增加，价格可能下降，从而影响2025年及以后的收入。第二，当客户处于等待收货状态时，他们通常会超额订购。一旦AI芯片的供应和需求变得平衡，买家可能会获得远高于他们需求的芯片量，然后在新产能上线时减少订购。这是“牛鞭效应”（供应链上的一种需求变异放大现象）的一部分，这也是芯片行业历史上出现极端周期性的一个原因。第三，目前几乎所有的AI训练和运算都使用的是同一种生成式AI芯片完成的，但随着时间推移，更先进的GPU（图形处理器）、CPU或者其它新的处理器可能会出现，导致目前使用的AI芯片供给过剩。最后，有人认为，2023年、2024年AI芯片需求强劲的表现是一种泡沫，到2025年存在出现萧条的可能性。虽然这种声音并非主流观点，但值得警惕。 ...
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