OpenAI 决定造芯，和 Nvidia 「抢蛋糕」

科普个冷知识，你每问 ChatGPT 一个问题，其背后的母公司 OpenAI 就要花掉 4 美分（约 0.29 元人民币）。 4 美分看似很少，但如果乘以 1300 万呢？

据瑞银集团报告显示， ChatGPT 二月月活用户达 1 亿，每天有大约 1300 万独立访客。简单来说，如果每位用户单日登陆时都问一个问题（且只问一个问题），那么ChatGPT 的单日运营成本至少达 52 万美元。而一位 INSIDER 的分析师则估计， ChatGPT 的单日成本高达 70 万美元。

硬件开销在 AI 运营成本中占大头，芯片对于科技行业的重要性不言而喻，对于 AI 公司来说更是如此。所以公司们不得不顶着高昂的硬件成本运营，要想摆脱这一现状，只有靠自研芯片。

「造芯」，便成为了 AI 公司们发展到一定程度时必须考虑的事。

据路透社报道， OpenAI 或在探索自主开发一款针对 AI 设计的智能芯片。这样做的好处很明显，可以有效降低 AI 运营成本。以 OpenAI 在 AI 领域最大的竞争对手 Google 举例，其计划在 2027 年将博通公司剔除出 AI 智能芯片供应商行列，此举每年可以为 Google 节约数十亿美元。

除了降低成本外，摆脱对别家公司的依赖也是 OpenAI 决定自研的另一个因素。

目前 AI 芯片市场由 Nvidia 主导，它占有全球 80% 左右的 AI 芯片市场。随着 AI 的迅猛发展，AI 公司对芯片的需求水涨船高， Nvidia 的供货能力在此时显得有些力不从心。即便 Nvidia 将 H100 芯片 2024 年的产量提高至 150 万至 200 万颗，也无法扭转供不应求的局面。OpenAI CEO Sam Altman 更是曾公开抱怨 Nvidia 芯片的短缺影响了公司的扩张速度。

但「造芯」不是一件容易的事，其需要高昂的时间成本和金钱成本， AI 公司 SambaNova Systems 的总经理 Alex White 表示「设计和制造芯片并不是一朝一夕就能完成的，它需要大量的专业知识和日益短缺的资源。OpenAI 花了五年多的时间来开发 GPT-4 。如果硬件也花费了类似的时间，我不会感到惊讶」。

即便是投入了人力、财力和时间， OpenAI 也不一定能够成功开发出一颗符合要求的芯片，这是自研芯片的难点所在。要想缩减成本并提高成功率，收购一家成熟的芯片公司是最优解。 OpenAI 正有此意，日前， OpenAI 正在对潜在的收购目标进行尽职调查，但这些公司的具体身份还不得而知。

除了 OpenAI 外， Meta 和微软都在开发芯片上付出了多年的努力。

据路透社报道， Meta 虽然成功开发出了定制芯片，但该芯片一直存在问题，导致 Meta 废弃了部分 AI 芯片，扎克伯格正致力于开发一款更新的芯片，并计划让该芯片支持 Meta 旗下所有类型的 AI 。

而微软的进程相对来说更顺利一些，早在 2019 年开始，微软就在秘密研发一款代号为 Athena 的 AI 芯片。据报道，微软计划最早在明年在微软和 OpenAI 内部更广泛的使用这颗芯片。微软内部人员表示，微软并不期待在短期内用 Athena 芯片代替 Nvidia 芯片，其主要目的还是减少对 Nvidia 的依赖。