路透社曝 OpenAI 拟自研 AI 芯片：摆脱英伟达依赖，或考虑收购

如果你现在问 Sam Altman 最缺什么，他的答案大概率不是钱，而是算力。

据路透社报道，OpenAI 正在认真考虑自己做 AI 芯片。内部关于芯片战略的讨论至少从去年就已经开始了，而且 Altman 已经把获取更多 AI 芯片列为公司的头等大事。为了把芯片抓在自己手里，他们正在评估各种可能，包括直接收购一家现成的芯片制造商，或者干脆自己组队从零设计。

天价账单与买不到的卡

OpenAI 这么着急，是被现实逼出来的。

目前训练和运行 ChatGPT、GPT-4 以及 DALL-E 3，全靠英伟达这样的 GPU 堆出来的集群。但生成式 AI 爆发之后，显卡成了全行业都在抢的硬通货，英伟达最顶级的 AI 芯片据报道已经一路排期卖到了 2024 年。

哪怕是 OpenAI 背后的金主微软，都在夏季财报里发出警告，称运行 AI 所需的服务器硬件短缺非常严重，甚至可能导致部分服务中断。

除了买不到，算力账单更是个无底洞。

伯恩斯坦分析师 Stacy Rasgon 算过一笔账，如果 ChatGPT 的搜索访问量达到谷歌搜索的十分之一，前期光是采购 GPU 就需要大约 481 亿美元，之后每年还得再掏大约 160 亿美元买芯片，才能维持系统正常运转。按照这个吞金速度，赚再多钱也很难经得起这么烧。

造芯这条路，谁走谁知道

其实科技巨头自己做芯片不算新鲜事。

谷歌很早就拿 TPU 来训练 PaLM-2 和 Imagen，亚马逊 AWS 旗下有专门负责训练的 Trainium 和负责推理的 Inferentia。就连微软自己，据报道也在联手 AMD 开发代号为 Athena 的自研 AI 芯片，而且据说 OpenAI 已经在帮着测试了。

虽然 OpenAI 兜里有钱，累计融资超过 110 亿美元，年收入也快冲到 10 亿美元，甚至据《华尔街日报》报道正考虑以 900 亿美元估值进行二级市场股票出售，但硬件这碗饭从来都不好吃。

之前的 AI 芯片明星初创公司 Graphcore，在和微软的合作告吹后估值直接缩水 10 亿美元，近期亏损扩大还在裁员。英特尔旗下的 Habana Labs 裁掉了大约 10% 的员工。就连 Meta 也在自研芯片上踩了一头包，不得不废弃了部分实验性硬件方案。

对 OpenAI 来说，哪怕现在就拍板自研，做出能用的芯片也得花上几年时间，每年还要烧掉数亿美元。微软等投资人愿不愿意陪它下这么大的注，目前还是个问号。

为什么重要

对于每天用 ChatGPT 的普通人和开发者来说，芯片供应直接决定了服务稳不稳定、API 额度够不够、以及调用价格能不能降下来。如果算力瓶颈一直卡着，模型更新就得放慢，高并发时宕机和降级也会变成家常便饭。不过说实话，造芯片远水解不了近渴，普通用户短期内别指望它能带来降价。

在行业层面，这标志着最顶层的 AI 模型厂商正在试图打破英伟达的算力垄断。大模型公司把算法、数据和用户界面抓在手里之后，最脆弱的软肋就是底层的芯片供给。不仅是 OpenAI，各大云厂商都在拼命自研专用芯片，未来 AI 基础设施的竞争一定会从单纯的算法竞赛演变成软硬一体的军备竞赛。

我们认为，OpenAI 释放出自研芯片的信号是一步聪明的博弈。即便自研芯片短期内拿不出来，甚至最后只是小规模尝试，它也能在英伟达面前增加谈判筹码，同时倒逼微软等合作伙伴给出更多算力支持。但造芯的隐患同样显而易见，芯片研发周期长、试错成本极高，历史上死在半道上的芯片项目数不胜数。OpenAI 作为一个软件基因的大模型公司，如果分心去扛这么沉重的重资产包袱，稍有不慎就可能拖累自己在模型主战场上的推进速度。