OpenAI decidiu construir núcleos e “agarrar o bolo” com a Nvidia
Como um fato científico popular, para cada pergunta que você faz ao ChatGPT, a OpenAI, a empresa-mãe por trás dele, gasta 4 centavos (cerca de 0,29 yuan). 4 centavos parece uma quantia pequena, mas e se você multiplicar por 13 milhões?
De acordo com um relatório do UBS, o ChatGPT teve 100 milhões de usuários ativos mensais em fevereiro, com cerca de 13 milhões de visitantes únicos todos os dias. Simplificando, se cada usuário fizer uma pergunta (e fizer apenas uma pergunta) ao fazer login em um único dia, o custo operacional do ChatGPT em um único dia será de pelo menos US$ 520.000. Um analista do INSIDER estimou que o custo diário do ChatGPT chega a US$ 700.000.
As despesas gerais de hardware são responsáveis pela maior parte dos custos operacionais da IA. A importância dos chips para a indústria tecnológica é evidente, especialmente para as empresas de IA. Portanto, as empresas têm que operar com altos custos de hardware.A única maneira de se livrar dessa situação é contar com chips de desenvolvimento próprio.
A “criação de núcleos” tornou-se algo que as empresas de IA devem considerar quando se desenvolvem até um determinado nível.
Segundo a Reuters, a OpenAI pode estar explorando o desenvolvimento independente de um chip inteligente projetado para IA. Os benefícios de fazer isso são óbvios e podem efetivamente reduzir os custos operacionais da IA. Tomemos como exemplo o Google, o maior concorrente da OpenAI no campo de IA, que planeja excluir a Broadcom das fileiras de fornecedores de chips inteligentes de IA em 2027. Essa mudança pode economizar bilhões de dólares para o Google todos os anos.
Além de reduzir custos, livrar-se da dependência de outras empresas é outro fator na decisão da OpenAI de desenvolver pesquisas próprias.
O mercado de chips de IA é atualmente dominado pela Nvidia, que responde por cerca de 80% do mercado global de chips de IA. Com o rápido desenvolvimento da IA, a demanda por chips das empresas de IA aumentou, e a capacidade de fornecimento da Nvidia parece ser um tanto inadequada neste momento. Mesmo que a Nvidia aumente a produção de chips H100 para 1,5 milhão a 2 milhões de unidades em 2024, não será capaz de reverter a escassez de oferta. O CEO da OpenAI, Sam Altman, reclamou publicamente que a escassez de chips Nvidia afetou a velocidade de expansão da empresa.
Mas "fazer um chip" não é uma tarefa fácil e requer muito tempo e dinheiro. Alex White, gerente geral da empresa de IA SambaNova Systems, disse: "Projetar e fabricar chips não pode ser concluído da noite para o dia. Requer um muito profissionalismo." conhecimento e recursos cada vez mais escassos. OpenAI levou mais de cinco anos para desenvolver o GPT-4. Eu não ficaria surpreso se o hardware levasse um tempo semelhante."
Mesmo que invista mão de obra, recursos financeiros e tempo, a OpenAI pode não ser capaz de desenvolver com sucesso um chip que atenda aos requisitos. Essa é a dificuldade dos chips autodesenvolvidos. Para reduzir custos e aumentar a taxa de sucesso, adquirir uma empresa de chips madura é a melhor solução. A OpenAI tem essa intenção.Recentemente, a OpenAI está conduzindo a devida diligência em possíveis alvos de aquisição, mas as identidades específicas dessas empresas ainda são desconhecidas.
Além do OpenAI, tanto a Meta quanto a Microsoft passaram muitos anos trabalhando no desenvolvimento de chips.
De acordo com a Reuters, embora a Meta tenha desenvolvido com sucesso um chip personalizado, houve problemas com o chip, fazendo com que a Meta abandonasse alguns de seus chips de IA. Zuckerberg está trabalhando no desenvolvimento de um chip mais novo e planeja fazer com que o chip suporte Meta. Todos os tipos da IA sob seu guarda-chuva.
O processo da Microsoft é relativamente mais suave. Já em 2019, a Microsoft estava desenvolvendo secretamente um chip de IA com o codinome Athena. Segundo relatos, a Microsoft planeja usar esse chip de forma mais ampla na Microsoft e na OpenAI já no próximo ano. Insiders da Microsoft disseram que a Microsoft não espera substituir os chips Nvidia por chips Athena no curto prazo, seu principal objetivo é reduzir sua dependência da Nvidia.
Pode-se ver que empresas gigantes como OpenAI e Microsoft não estão dispostas a confiar nos outros.Reduzir a dependência de outras empresas é uma das razões para "fazer núcleos". A Reuters especula que a consideração da OpenAI de desenvolver seus próprios chips é o mais recente sinal de que a empresa está se separando de sua parceira Microsoft.
É verdade que o plano de construção do núcleo da OpenAI ainda está na sua fase inicial, e o mercado só verá os resultados da investigação e desenvolvimento da OpenAI alguns anos mais tarde. Antes disso, a OpenAI tinha apenas duas opções: usar chips Nvidia a preços elevados ou ser altamente dependente da Microsoft.
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