OpenAI는 Nvidia에 대한 의존도를 줄이기 위해 자체 AI 칩을 개발할 계획입니다.

Reuters에 따르면 OpenAI는 Broadcom 과 협력하여 대규모 AI 워크로드, 특히 추론 작업을 처리하도록 설계된 최초의 맞춤형 AI 추론 칩을 개발하고 있습니다.

이를 위해 OpenAI는 구글 텐서 프로세서 프로젝트에 참여한 수석 엔지니어를 포함해 약 20명으로 구성된 연구개발팀을 구성했다.

Broadcom은 OpenAI의 칩 설계를 돕고 TSMC(Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd.)에서 제조하여 2026년에 생산을 시작할 예정이라고 합니다.

오픈AI는 칩 공급 다변화를 위해 앞서 칩 제조 파운드리 설립을 계획한 바 있다. 그러나 파운드리 네트워크를 구축하는 데 필요한 높은 비용과 시간으로 인해 OpenAI는 해당 계획을 보류하고 대신 자체 칩 설계 에 집중했습니다.

" 맞춤형 칩 설계를 통해 비용을 관리하고 AI 서버 하드웨어에 접근한다 "는 OpenAI의 전략은 메타(Meta), 구글(Google) 등 기술 기업의 옛 길을 밟았다는 뜻이며, 후자는 OpenAI의 경쟁자로서 여러 세대의 노력을 경험했다는 뜻이다. .

더욱이 시장에는 Google이 출시한 " TPU ", Microsoft의 " Maia 100 " 등과 같이 성숙하고 널리 배포된 AI 칩이 부족하지 않습니다.

즉, OpenAI가 이러한 격차를 해소하고 포커 테이블에 오르려면 더 많은 자금이 필요합니다.

증가하는 인프라 요구 사항을 충족하고 교육 및 운영 비용을 줄이는 것 외에도 " NVIDIA에 대한 의존도를 줄이는 것 "은 OpenAI의 "작은 주판" 중 ​​하나입니다.

OpenAI의 CEO인 Altman은 "더 많은 칩을 확보"하는 이유는 두 가지 문제, 즉 OpenAI 소프트웨어에 전력을 공급하는 고급 프로세서가 부족하고 작업과 제품에 전력을 공급하는 하드웨어가 필요하기 때문이라고 지적했습니다.

그는 또한 시장 자원 부족에 대해 공개적으로 불평했으며 NVIDIA는 AI 애플리케이션 실행에 가장 적합한 칩에 대해 전 세계 시장의 80% 이상을 장악하고 통제하고 있습니다.

NVIDIA 그래픽 처리 장치(GPU)의 최대 구매자 중 하나인 OpenAI는 이전에는 훈련을 위해 거의 전적으로 NVIDIA GPU에 의존했습니다. OpenAI는 2020년부터 10,000개의 NVIDIA GPU를 사용하는 Microsoft가 구축한 대형 슈퍼컴퓨터에서 생성 인공 지능 기술을 개발했습니다.

그러나 칩 부족과 공급 지연, 높은 교육 비용으로 인해 OpenAI는 대안을 모색하기 시작해야 했습니다. 그들은 Microsoft의 Azure 클라우드 플랫폼을 통한 모델 교육에 AMD 칩을 사용할 계획입니다.

AMD가 작년에 MI300 AI 칩을 출시하여 1년 만에 데이터 센터 사업이 두 배로 늘어났다는 점은 언급할 가치가 있습니다. AMD가 시장 선두주자인 NVIDIA를 따라잡을 조짐이 보입니다.

또한 소식통에 따르면 OpenAI는 여전히 칩 설계를 위한 다른 구성 요소를 개발하거나 인수할지 여부를 결정하고 있으며 더 많은 파트너를 고용할 수도 있습니다.

" 어떤 대가를 치르더라도 AGI(인공지능)를 구축 "하는 OpenAI와 " 차세대 엔비디아 "로 알려진 브로드컴 간의 협력은 엔비디아에 대한 불만을 낳을 가능성이 높지만, OpenAI는 "앞으로 엔비디아와 관계를 유지하길 희망한다"고 밝혔다. 여전히 협력에 전념하고 있는 칩 제조업체입니다." 특히 차세대 Blackwell 칩 사용과 관련하여 좋은 관계를 유지하고 있습니다."

이와 관련해 엔비디아는 당분간 논평을 하지 않았다.

유일한 반응은 시장이다. 협력 소식이 나오자마자 브로드컴의 주가는 급등했고, AMD도 초반 상승세를 이어갔다.

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Ai Faner | 원본 링크 · 댓글 보기 · Sina Weibo