Новый этап в ИИ: OpenAI объединяется с TSMC для создания собственного чипа
OpenAI может начать производство уже в 2026 годуФото: Unsplash
OpenAI работает с Broadcom и TSMC, чтобы создать свой первый собственный чип, который поможет его системам искусственного интеллекта. К партнерству прилагаются чипы AMD и Nvidia.
Об этом пишет Reuters.
Аналитика Искусственный интеллект стал орудием мошенников: как нейросеть помогает аферистам
Экономика
Похороны креативности: почему искусственный интеллект в iPhone 16 – это действительно грустно
БлогиЧто известно о создании чипа
OpenAI, быстроразвивающаяся и управляющая ChatGPT компания исследовала несколько способов снижения затрат и диверсификации поставок микросхем. Для дорогостоящего плана построения сети заводов для производства микросхем, известных как "литейные", OpenAI рассматривала возможность строить все собственными силами и привлекать финансирование.
Компания отказалась от серьезных планов литейного производства из-за затрат и времени, необходимых для построения сети, и планирует сосредоточиться на собственных усилиях по разработке микросхем, по словам источников, пожелавших остаться анонимными, поскольку им не позволили говорить о конфиденциальных данных.
После отчета акции Broadcom подскочили, завершив торги во вторник более чем на 4,5%. Завершая день на 3,7%, акции AMD также продолжили рост с утренней сессии.
Для обучения и запуска своих систем OpenAI требует большой вычислительной мощности, чтобы помочь коммерциализировать генеративный искусственный интеллект, генерирующий человеческие ответы. OpenAI использует чипы искусственного интеллекта для обучения моделей, где искусственный интеллект учится на основе данных, а также для получения выводов, используя искусственный интеллект для прогнозирования или принятия решений на основе новой информации. Это потому, что OpenAI является одним из самых крупных покупателей графических процессоров (GPU) Nvidia.
Согласно источникам OpenAI работал с Broadcom в течение нескольких месяцев над созданием первого чипа искусственного интеллекта, направленного на результаты. Спрос на обучающие микросхемы сейчас растет. Однако поскольку появляется больше приложений ИИ, аналитики предполагают, что потребность в микросхемах логического вывода может превысить их.
Компания собрала команду по разработке чипов из около 20 человек, во главе с лучшими инженерами, ранее работавшими над модулями обработки тензоров (TPU) Google, включая Томаса Норри и Ричарда Хо.
Графические процессоры Nvidia сейчас занимают свыше 80% рынка. Но такие крупные клиенты, как Microsoft, Meta, а теперь и OpenAI, начали искать внутренние или внешние альтернативы из-за дефицита и роста затрат.
Обучение ИИ и операционные службы, такие как ChatGPT, стоят дорого. Источники утверждают, что OpenAI прогнозирует ущерб в 5 млрд долларов в этом году при доходе в 3,7 млрд долларов. Для компании самыми большими затратами являются вычисления или затраты на оборудование, электроэнергию и облачные услуги, необходимые для обработки больших количеств данных и разработки моделей. Это побуждает к оптимизации использования и диверсификации поставщиков.
Источники заявили, что OpenAI осторожно относится к увлечению талантов от Nvidia, поскольку она хочет поддерживать хорошие отношения с производителем микросхем, с которым она продолжает работать, особенно по доступу к его новому поколению микросхем Blackwell.
Раньше мы рассказывали о том, почему стоит попробовать новый уровень взаимодействия с ИИ с ChatGPT Plus. Также мы писали о том, какие цены на тарифные планы ChatGPT.
Предыдущая новость
Важно
