OpenAI 研发首款自研芯片：联手博通与台积电，搁置建厂计划

前一阵子还在传要筹资数万亿美元自建晶圆厂的 OpenAI，终于把步子收了回来。不过，它自研芯片的执念一点没减。

据路透社等媒体报道，OpenAI 正与博通（Broadcom）和台积电（TSMC）合作，开发其第一款自研 AI 芯片。与此同时，OpenAI 已经搁置了自建芯片制造工厂网络的激进计划，转而走更务实的芯片设计路线。

砍掉代工厂梦，专攻 2026 年的推理芯片

自建晶圆厂不仅要烧数千亿美元，建厂周期更是动辄数年，OpenAI 显然等不起。

于是他们退而求其次：自己出架构，找博通协助设计，交给台积电代工。这颗首发芯片预计在 2026 年量产。

有意思的是，OpenAI 的首款芯片并不打算硬碰英伟达统治的训练环节，而是专攻「推理」。所谓推理，就是模型训练好之后，响应用户提问、生成答案的过程。

随着 ChatGPT 和各类 API 每天调用量暴涨，运行模型的电费和算力开销正在把 OpenAI 拖入泥潭。针对推理专门定制架构，比直接拿通用 GPU 傻跑要省电得多，也快得多。

为了做成这事，OpenAI 已经挖来了 Google TPU 的核心研发人员 Thomas Norrie 和 Richard Ho。而博通正好在帮 Google 设计 TPU 上积累了丰富经验，擅长解决芯片之间的数据互联问题。

引入 AMD 解近渴，但不敢得罪英伟达

除了憋 2026 年的大招，OpenAI 还在通过微软 Azure 云端引入 AMD 的 MI300X 芯片，以应对眼前的算力饥渴。

消息曝光后，博通股价上涨了 4.5%，AMD 股价也上涨了 3.7%。

但这并不意味着 OpenAI 要和英伟达翻脸。目前英伟达依然占据超过 80% 的 AI 芯片市场，OpenAI 接下来依然极度依赖英伟达最新的 Blackwell 架构芯片来训练下一代旗舰模型。

换句话说，OpenAI 是在小心翼翼地走钢丝：既要在采购上摆脱单一依赖，又不能激怒眼前唯一的算力霸主。

这种算盘背后的驱动力其实很直白：钱快烧不动了。OpenAI 预计今年收入约为 37 亿美元，但因为惊人的算力支出，净亏损可能高达 50 亿美元。

为什么重要

我们认为，OpenAI 放弃「造厂」转而做「定制推理芯片」，是它从理想主义向商业现实低头，但走得非常清醒的一步。

对用户和普通开发者来说，自研推理芯片不会在一夜之间让 ChatGPT 变聪明，但如果 2026 年成功落地，API 的调用成本和延迟有望明显下降。毕竟现在大模型的降价潮很大程度上是在贴钱硬扛，只有底层芯片效率提上去，便宜的算力才能长期持续。

对行业来说，这也是给英伟达敲响的警钟。Google 有 TPU，亚马逊有 Trainium 和 Inferentia，Meta 有 MTIA，如今连最大的纯模型厂商 OpenAI 也加入了自研阵营。虽然训练端短期内没人动得了英伟达，但在蛋糕更大的日常推理市场，云厂商和头部模型公司自己做专属芯片正在成为行业共识。

隐患在于时间。芯片从设计到流片再到大规模部署，中间踩坑无数，2026 年只是一个预期。未来两年内，OpenAI 依然只能继续承受算力巨额亏损的重压，继续在英伟达的供应链里排队。