本报记者 曲忠芳 北京报道

美国计算机科学先驱艾伦·凯（Alan Kay）在1971年提出“真正重视软件的人应该自己制造硬件”。苹果公司创始人史蒂夫·乔布斯曾凭借软硬一体化的策略逐渐构建起苹果的生态“帝国”。而当下，硬件与生态的课题同样摆在人工智能领域估值最高的明星公司OpenAI面前。

近日，据路透社报道，OpenAI与半导体厂商博通、半导体代工厂台积电达成合作，共同打造其首款AI芯片。与此同时，除了使用英伟达GPU芯片之外，OpenAI还计划使用AMD的MI300系列芯片。消息人士称，OpenAI已研究了多种方式来实现芯片供应多元化并降低成本。

针对此消息，《中国经营报》记者通过电子邮件向OpenAI及博通、台积电方面分别进行求证核实，截至发稿暂未得到回应。

自研芯片 降低单一依赖

美国媒体援引消息人士称，OpenAI最初考虑建立自己的芯片制造代工厂，但受制于高昂的成本和漫长的时间周期，转向外部合作——无论是与AMD的合作，还是与博通、台积电的合作，都是为了使芯片供应多样化，减少对英伟达的单一依赖。需要指出的是，OpenAI继续评估潜在的合作伙伴，以增加芯片设计中的其他组件，通过开放合作增强技术能力。

未可知人工智能研究院院长、《AI for Science：人工智能驱动科学创新》作者杜雨向记者指出，OpenAI研发涉足AI芯片领域具有三个方面的必要性：一是降本增效的需求。OpenAI业务的发展高度依赖算力，自研芯片虽然前期投入巨大，但成熟期可以大幅降低采购成本，形成成本优势；此外，自研芯片也可以更好地适配自身业务需求，提供更高效的计算能力，为OpenAI的业务带来效率提升。二是降低对单一供应商的依赖。OpenAI几乎完全依赖英伟达GPU进行训练，一旦供应商出现问题，OpenAI的业务就会受到很大影响。就像20年前华为成立海思一样，就是为了避免极端情况下，在底层芯片和技术环节被“卡脖子”。而苹果在推出首款自研芯片A4之前也一度依赖高通的处理器，自2010年起苹果开始逐步自研芯片，从而使自己能够更好地控制硬件与软件之间的协同，提升了iPhone的产品性能和用户体验。三是保持技术领先定位。在人工智能领域，OpenAI需要维持住自己的技术领先地位，在模型层竞争日益激烈的局势下，如果AI芯片领域能够获得重大突破，无疑会稳固OpenAI在技术竞争中的市场地位。

在杜雨看来，OpenAI涉足自研芯片的最大好处是保持战略灵活性，在拥有自研芯片的知识产权情况下，能够让AI技术研发更少地受制于底层算力，还可以根据竞争态势灵活调整芯片的生产和供应。

芯谋研究企业服务部负责人、研究总监王笑龙补充分析道，对于OpenAI来说，自研芯片能够助力募资，对于博通、台积电来说显然是能够培育潜在的客户。就在今年9月中旬，OpenAI公布了最新的大模型GPT-o1，相比GPT-4o推理能力进一步提升，而且在数学及编程问题解决方面表现突出。随后在10月2日，OpenAI宣布最新一轮融资中筹集到66亿美元的资金，融资后估值高达1570亿美元。

创新工场董事长兼CEO、零一万物CEO李开复在一场直播活动中透露，OpenAI的下一代大模型GPT-5训练不顺利，主要原因在于10万张（指英伟达H100 GPU）算力集群遇到困难。由于融资需要，于是只好祭出了GPT-o1。OpenAI方面并未就此做任何回应，但或许可以与此相印证的是，前不久OpenAI公司CEO山姆·奥尔特曼（Sam Altman）在接受媒体采访时明确表示，OpenAI在今年内不会发布GPT-5，目前专注于GPT-o1的研发运营。

对外投资 抢占硬件入口

如果自研芯片是为了解决底层的算力需求、掌握战略主动性，那么对外投资AI硬件相关的初创型公司，则是OpenAI构建自身AI生态的重要一环，无论是已然成熟的智能手机，还是在探索中的各类新型设备，作为终端入口，毫无疑问将是“兵家必争之地”，OpenAI显然也不会甘于人后。

自2022年起，OpenAI与微软等合作伙伴成立了一只创业基金OpenAI Startup Fund，主要目标是投资与人工智能相关的初创公司。据DataLearner博客统计，该基金在2023年4月之前已投资了12家初创企业。记者注意到，这12家初创企业以各类工具开发为主，如集成开发环境工具Cursor、Anysphere、法律助手Harvey、自动记账簿Kick、语言助手Speak、视频编辑器Descript等，其中还包括一家由Jim Keller创立的半导体设计公司Atomic Semi。Jim Keller曾先后在AMD、苹果、特斯拉担任要职，带领苹果走向使用自研芯片的道路，并负责特斯拉AI芯片研发。

另据记者综合公开信息统计梳理，自ChatGPT在全球“走红”以来，多家明星级创业公司的投资队列中也出现了OpenAI的身影，相比之前，与硬件相关或者软硬一体的初创企业明显增多。比如，由苹果前高管创立的Humane公司获得了包括山姆·奥尔特曼、微软等的投资。Humane公司推出的配备AI助手的首款可穿戴设备AI Pin在2024年拉斯拉维加CES（消费者电子展）期间声名大噪。不过后续因市场表现不佳，彭博社5月时报道称，Humane正在寻求出售。除了Humane之外，当下热度不减的具身智能领域也有OpenAI的投资布局。

人形机器人“明星”公司FigureAI创立于2022年，今年2月时获得了亚马逊创始人贝索斯、微软、英伟达、OpenAI等大型科技公司联合投资的6.75亿美元融资，估值达到26亿美元。今年8月，FigureAI公司推出了第二代人形机器人产品Figure02，能够与人类进行实时语音对话，自主执行各种复杂任务。在此之前，FigureAI公司还与宝马达成合作，在汽车制造工厂部署人形机器人。

另一家来自挪威的人形机器人初创公司1X Technologies，早在去年3月就获得了由OpenAI领投的A2轮融资，今年1月完成1亿美元的B轮融资，由其研发的NEO机器人支持语言大模型，面向家庭服务市场。

中国信息协会常务理事、国研新经济研究创始院长朱克力指出，围绕AI大模型进行终端创新，不仅能满足用户日益增长的智能化需求，还将推动整个终端设备行业创新性发展。未来是手机继续融合AI功能应用，还是AI新设备出现替代手机成为新一代智能终端形态，是一个值得长期关注的问题。未来智能终端形态将呈现多样化趋势，手机和AI新设备都可能在其中占据重要地位。

毫无疑问，AI领域的硬件创新还刚刚开始。一方面，传统终端厂商都在打造自身的AI手机、AI PC等，另一方面，AI新生的硬件创新形态及功能体验也在持续探索中。在大语言模型占据领先位置的OpenAI显然也是其中的重要参与者，通过无论是自研，还是投资，抢占入口，而这也是OpenAI建设自身AI生态的重要组成部分。谦询智库合伙人龚斌认为，端侧大模型具备三种可能性：一种是端侧原生集成AI模型，帮助用户调用其他软件，从而可能成为硬件新入口；一种是将大模型作为独立App；另一种，将大模型接入即时通信软件作为Chatbot。大模型向端侧转移呈现加速趋势，AI推理将在手机、PC、耳机、音箱、XR、汽车、机器人，以及其他可穿戴式新型终端上运行。端侧大模型优势很多，比如本地数据处理效率更高，节省云端服务器带宽和算力成本，对用户数据进行更好的隐私保护，开启更多交互新方式、新体验等。基于此，OpenAI在硬件及生态建设方面的动作值得行业持续性关注。