OpenAI想要制造自己的AI芯片，能否成功？
OpenAI是一家总部位于美国旧金山的人工智能研究实验室，由非营利组织OpenAI Inc和其营利组织子公司OpenAI LP所组成。OpenAI的目的是促进和发展友好的人工智能，使人类整体受益。OpenAI的使命是确保发展造福人类的通用人工智能（AGI），即在具有经济价值的任务中超越人类表现的高度自治系统。OpenAI最出名的产品是ChatGPT，一种能够生成逼真的文本和图像的生成型人工智能技术。ChatGPT已经被广泛应用于各种领域，如教育、娱乐、商业等。
然而，运行ChatGPT等先进的人工智能技术需要大量的计算资源和专门的硬件。目前，OpenAI主要依赖于英伟达提供的图形处理单元（GPU）来驱动其人工智能应用程序。GPU是一种能够高效地执行大量并行计算的芯片，非常适合运行人工智能算法。英伟达是全球最大的GPU制造商，占据了80%以上的市场份额。
但是，GPU也有其局限性和缺点。首先，虽然GPU具有强大的并行计算能力和高数据吞吐量，可以提高ChatGPT的训练效率和速度，但需要大量的计算资源和数据集，所以成本较高。据估计，ChatGPT单次查询的成本约为4美分，如果ChatGPT查询增长到谷歌搜索规模的十分之一，那么每年就需要价值约160亿美元的芯片来维持运行。其次，GPU并不是为人工智能而专门设计的，它们还需要与其他组件协调工作，这会增加复杂性和延迟。第三，GPU的性能也有其上限，它们可能无法满足未来更复杂和更强大的人工智能技术的需求。
因此，OpenAI正在探索制造自己的AI芯片，以解决对昂贵的AI芯片的需求。据知情人士透露，OpenAI已经考虑了各种选择，包括构建自己的AI芯片，与其他芯片制造商更紧密地合作，以及使其供应商多样化。OpenAI甚至已经对一个潜在的收购目标进行了评估，但尚未决定是否继续推进。
自研AI芯片可以帮助OpenAI在人工智能领域保持竞争优势，从而成为一小群大型科技公司之一，例如谷歌、亚马逊和微软等试图控制对其业务至关重要的芯片的设计。这些公司都在开发定制的AI芯片，以提高其人工智能服务和产品的效率和性能。
例如，谷歌开发了张量处理单元（TPU），这是一种专门为机器学习而构建的定制应用专用集成电路（ASIC）。TPU是Google定制开发的特定于应用程序的集成电路（ASIC），旨在加速机器学习的工作量，专为谷歌的TensorFlow框架设计的，实际是一个用于神经网络的符号数学库。
亚马逊也开发了自己的AI芯片，如Graviton和Inferentia等。Graviton：是亚马逊推出的首款自研Arm架构云服务器CPU，是主流的云计算服务商中第一家推出定制CPU的企业。Graviton是专门为云计算服务而设计的，可以提供更高的性能和更低的成本。Inferentia：是亚马逊推出的首款云端AI芯片，是一种高性能机器学习推理芯片，由AWS设计，旨在以最低的成本为深度学习推理应用程序提供高性能。Inferentia加速器可以帮助开发人员在两个AWS Inferentia加速器上部署模型并运行推理应用程序，从而进行自然语言处理、语言翻译、文本摘要、视频和图像生成、语音识别、个性化、欺诈检测等。
然而，开发自己的AI芯片也不是一件容易的事情。首先，这需要大量的资金、人才和时间投入。据业内资深人士称，这样做一项重大投资，可能需要数年时间，且每年可能需要数亿美元。即使OpenAI为这项任务投入了资源，也不能保证成功。其次，这也需要与现有的硬件生态系统兼容和协调。如果OpenAI开发了自己独特的AI芯片架构和标准，它可能会面临与其他硬件供应商、软件开发者和客户之间的兼容性问题。第三，这也需要面对激烈的竞争和法律挑战。OpenAI可能会遭到英伟达等芯片巨头的反击，或者被指控侵犯他人的专利和知识产权。
OpenAI想要自己的AI芯片，是一种既有理由又有挑战的愿望。OpenAI是否能够实现这一目标，还有待观察。但是，无论如何，OpenAI的芯片计划都反映了人工智能技术的发展和需求，以及芯片行业的变化和竞争。我们将继续关注这一领域的最新动态和趋势。