OpenAI是商界资金最雄厚的AI初创公司之一，正在探索制造自己的AI芯片。
据路透社报道，由于用于训练AI模型的芯片短缺情况日益严重，该公司内部关于AI芯片策略的讨论自去年以来一直在进行。据报道，OpenAI正在考虑多种策略来推进其芯片雄心，包括收购一家AI芯片制造商或组建团队在内部设计芯片。
路透社报道称，OpenAI首席执行官Sam Altman已将获取更多AI芯片列为公司的首要任务。
目前，OpenAI与大多数竞争对手一样，依赖基于GPU的硬件来开发诸如ChatGPT、GPT-4和DALL-E 3等模型。GPU能够并行执行大量计算，使其非常适合训练当今最先进的AI。
但生成式AI热潮——这对Nvidia等GPU制造商来说是巨大的意外之财——已使GPU供应链承受巨大压力。微软在夏季财报中警告称，其面临运行AI所需的服务器硬件短缺问题极为严重，可能导致服务中断。据报道，Nvidia表现最好的AI芯片已售罄，直到2024年。
GPU对于运行和提供OpenAI模型的服务也至关重要；该公司依赖云中的GPU集群来执行客户的计算任务，但这需要高昂的成本。
伯恩斯坦分析师Stacy Rasgon的一项分析发现，如果ChatGPT的查询量增长到谷歌搜索规模的十分之一，最初将需要价值约481亿美元的GPU，并且每年需要价值约160亿美元的芯片来维持运营。
OpenAI并非首家追求制造自有AI芯片的公司。
谷歌拥有一种处理器，即TPU（“张量处理单元”的缩写），用于训练像PaLM-2和Imagen这样的大型生成式AI系统。亚马逊向AWS客户提供专有芯片，既用于训练（Trainium）也用于推理（Inferentia）。据报道，微软正与AMD合作开发一款名为Athena的内部AI芯片，据悉OpenAI正在对其进行测试。
当然，OpenAI处于有利地位，能够大量投资研发。该公司已筹集超过110亿美元的风险投资，年收入接近10亿美元。据《华尔街日报》最近的一份报道，它正在考虑进行股份出售，其二级市场的估值可能飙升至900亿美元。
但硬件是一门残酷的生意——尤其是AI芯片。
去年，AI芯片制造商Graphcore在与微软的交易破裂后估值被削减了10亿美元，表示由于“极其严峻”的宏观经济环境，它计划裁员。（在过去几个月里，随着Graphcore报告收入下降和亏损增加，情况变得更加严峻。）与此同时，英特尔旗下的AI芯片公司Habana Labs裁掉了约10%的员工。而Meta定制AI芯片的努力一直问题缠身，导致该公司放弃了一些实验性硬件。
即使OpenAI承诺将定制芯片推向市场，这样的努力可能需要数年时间，并每年花费数亿美元。目前尚不清楚该初创公司的投资者（其中包括微软）是否有胃口进行这样高风险的赌注。