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OpenAI加速造芯:奧特曼赴韓與三星SK談合作

此前已會見英特爾、臺積電
2024-02-01
來源:36Kr

ChatGPT 誕生以來,芯片戰爭就是這場全球浪潮的另外一面——對于算力消耗巨大的大模型而言,芯片供給可以說是其成敗關鍵。

但到了 2024 年,全球芯片供給的緊張情況并沒有緩解,反而更緊張了。

首當其沖的是初創公司們。自 2023 年以來,OpenAI CEO Sam Altman 就一直在為找芯片而四處奔走。最近,他將目光投向了韓國。

1 月 25 日,OpenAI 首席執行官 Sam Altman 訪韓,與韓國芯片巨頭三星SK 探討合作。據《韓國中央日報》援引業內人士消息,他們會議上討論的主要話題之一是高帶寬內存(HBM)芯片,這是用于處理大量數據的最現代的內存芯片,對 AI 處理器至關重要。

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△ Sam Altman 會見三星高管 圖源:SamMobile

據 Econotimes,Sam Altman 此行訪問了 SK 集團董事長崔泰源和 SK 海力士首席執行官郭諾貞。SK 是重要的存儲芯片制造商,其半導體子公司 SK hynix 是高帶寬內存芯片的第一大制造商。SK 還與英偉達建立了密切的合作伙伴關系,是其下一代 HBM3E 芯片的獨家供應商。

Sam Altman 的 19 個小時首爾行程中,還訪問了三星平澤園區——這是世界上最大的半導體制造廠,平澤有三條生產線,生產 DRAM、晶圓代工和 NAND 閃存芯片。緊接著他又和三星電子副董事長 Kyung Kye-hyun 共進晚餐,后者是三星負責芯片業務的聯合首席執行官之一。

事實上,Sam Altman 早在去年 6 月訪韓時就注意到了這兩家芯片巨頭,并表示愿意投資韓國的 AI 初創企業。Econotimes 引用一位不愿意透露姓名的官員消息稱,若合作達成,SK 和三星可能會負責開發和生產存儲芯片。

左手籌錢建廠,右手投資初創

對于 OpenAI 而言,自己造芯片意味著安全和長期更可控的成本。

從現狀來看,英偉達供應的芯片占據了 OpenAI 總芯片的 90%。高度的外部依賴,對于任何一家科技公司而言,都是一個危險的信號。而想要在不斷加劇的 AI 競賽中繼續保持技術優勢,OpenAI 還需要找到更多芯片。

據《金融時報》消息,在接觸 SK 和三星之前,Sam Altman 就已經接觸了英特爾,還和臺積電討論過合作成立一家新的芯片工廠。為此,Sam Altman 已經與潛在的幾家大型投資人進行對話,包括總部位于阿布扎比的 G42 和日本軟銀集團,希望替該計劃籌集巨額資金。

除了自己建廠以外,Sam Altman 也早早就投資了三家芯片初創企業。

其中一家是曾推出過超大芯片的美國初創公司 Cerebras,Cerebras 的第二代 AI 芯片 WSE-2 晶體管數量達到 2.6 萬億個,AI 內核數量也達到了 85 萬個,多項指標打破世界紀錄。

△圖源:Cerebras 官網

另一家是 Rain Neuromorphics,這是一家設計模仿大腦工作方式的芯片初創公司。據《連線》報道,Rain AI 的首款芯片基于 RISC-V 開源指令集架構,面向包括手機、無人機 / 機器人等設備,其亮點是既能訓練算法,又能在部署時運行。盡管第一批硬件尚未向客戶交付,但 OpenAI 早已向 Rain AI 下了 5100 萬美元的預定訂單。

此外,Atomic Semi 也是 Sam Altman 關注的芯片企業之一。這家企業由 Jim Keller 和 Sam Zeloof 共同創立,前者曾是 AMD K8 的首席架構師,還參與了蘋果 A4/A5 芯片的開發。Atomic Semi 的目標是簡化芯片制造流程,實現在快速生產,以期降低芯片成本。

硅谷大廠困于缺 " 芯 "

缺芯并不是 OpenAI 一家面臨的困境。

事實上,硅谷大廠們都競相投入資源唯恐錯過這一輪 AI 浪潮,但 AI 技術對于算力的消耗遠高于傳統業務。雙重因素疊加,導致了芯片的進一步短缺,價格也一路走高,英偉達更是在芯片市場一家獨大。

1 月 18 日,Meta 首席執行官馬克?扎克伯格就宣布要為 AI 項目囤積大量芯片。預計到 2024 年底,Meta 將擁有 35 萬塊英偉達 H100 GPU,如果把其他芯片也計算在內的話,總量大約相當于 60 萬塊 H100 GPU。目前,單張 H100 的價格已漲至 3 萬 -4 萬美元(約合人民幣 21 萬 -28 萬元)。即使不考慮英偉達的產能是否真的能滿足 Meta 如此大的需求,這也將會是一筆大額開支。

此外,為了滿足個性化的需求,Google、蘋果、亞馬遜、微軟等公司也會選擇自行設計芯片。

但芯片設計尚且容易實現,想要建廠實現芯片自給自足,難度級別顯然就要高得多。尤其是高昂的建廠成本以及后續的維護成本,僅僅建造一個最先進的晶圓廠,就需要數百億美元,還不論其中數年的建造時間。

因此,更多的科技公司,會選擇僅僅定制芯片,然后將制造交給外包的晶圓廠商。

比如微軟的芯片項目 Athena。據 The Information,因為與 Google 和亞馬遜的競爭,微軟早在 2019 年就開始布局自研 AI 芯片 Athena,但生產則計劃外包給臺積電。但是,微軟并未如 The Information 報道的那樣,在 11 月的開發者大會上推出這款芯片,目前 Athena 是否能面世、何時面世仍是未知數。

可見,即使是科技大廠,想要造芯也不容易。

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