OpenAI的万亿级AI芯片布局：联手博通、英伟达与AMD，重塑半导体格局
近期，半导体行业因 OpenAI 的一系列重磅合作而震动。这家人工智能巨头宣布与博通 (Broadcom) 达成一项价值高达5000亿美元的协议，共同设计和部署定制化AI芯片，此举旨在为其庞大的AI模型提供更高效的算力支持。这项合作只是OpenAI宏大计划的一部分，该公司还与英伟达 (Nvidia) 和 AMD 签订了巨额芯片采购协议，计划在未来十年内投资超过1.5万亿美元用于半导体和基础设施建设。这些交易不仅极大地推动了相关公司股价，尤其是博通股价应声大涨，也凸显了AI发展对尖端计算资源近乎无限的需求，预示着整个半导体行业的格局正在被重塑。
要点
- 1OpenAI 与博通达成战略合作，将共同开发和部署 10吉瓦 的定制化AI芯片（ASICs），以加速其大型语言模型的运算。
- 2除了博通，OpenAI还与英伟达和AMD签订了大规模芯片供应协议，分别锁定了10吉瓦和6吉瓦的算力，以确保AI研发所需的庞大计算资源。
- 3这些合作是OpenAI未来十年超过1.5万亿美元半导体与基础设施投资计划的一部分，旨在通过自研和定制芯片降低成本、提升效率。
- 4市场反应强烈，合作消息公布后，博通股价飙升超过10%，整个半导体板块也受到提振，显示出投资者对AI硬件前景的极大信心。
视角
OpenAI 首席执行官 Sam Altman
通过与博通合作，我们可以将开发AI模型时学到的经验直接嵌入硬件中，从而解锁新的能力和智能水平，最终实现性能更好、速度更快、成本更低的模型。
Broadcom 首席执行官 Hock Tan
如果你制造自己的芯片，你就控制了自己的命运。这次合作验证了定制加速器和以太网网络在AI数据中心的重要性。
市场分析师 Ben Reitzes (Melius Research)
分析师认为，博通凭借其在定制芯片领域的优势，最终可能占据AI芯片市场约30%的份额，成为AI基础设施领域的关键玩家。
OpenAI 的一系列举动清晰地表明，获取海量且高效的算力是当前人工智能发展的核心瓶颈。通过与行业内所有主要芯片制造商建立合作，OpenAI 不仅确保了供应，更在技术路线上进行了多元化布局。
商业角度
OpenAI 的策略是“多管齐下”，同时与英伟达、AMD 和博通三大巨头签订协议。这不仅是为了分散供应链风险，避免过度依赖任何一家供应商（尤其是目前在AI训练领域占主导地位的英伟达），更是基于技术和成本的考量。英伟达的GPU是通用AI计算的王者，而与博通合作开发的定制ASIC芯片则能在特定任务（如AI推理）上实现更高的能效和更低的成本。这种混合搭配的策略，让OpenAI能够根据不同任务的需求，优化其庞大的计算集群，最终控制其惊人的运营成本。
通过与所有最大的芯片制造商达成交易，OpenAI 将拥有源源不断的尖端AI芯片来驱动其大型语言模型。
技术细节
这次合作的核心是ASIC（专用集成电路）。与英伟达的GPU（图形处理器）不同，ASIC是为特定任务量身定制的芯片。GPU功能强大且灵活，适合处理各种复杂的计算任务，尤其是在AI模型训练阶段。然而，当模型训练完成并投入使用（即“推理”阶段）时，其任务变得相对固定。这时，为该任务专门设计的ASIC就能以更低的功耗完成同样的工作。OpenAI借鉴了谷歌通过自研芯片（TPU）降低成本的成功经验，与博通合作开发定制芯片，目的就是为了在未来大规模部署AI服务时，能够显著降低能耗和成本。
Q&A
Q: 为什么OpenAI需要这么多来自不同公司的芯片？
A: 这是为了确保庞大算力的稳定供应，并降低对单一供应商的依赖。更重要的是，不同类型的芯片（如Nvidia的GPU和Broadcom的ASIC）各有优势。通过组合使用，OpenAI可以针对AI训练和推理等不同阶段优化成本和效率，实现整体性能最大化。
Q: 这对普通人意味着什么？
A: 简单来说，更强大、更高效的芯片意味着AI服务（如ChatGPT）的响应速度会更快，能力会更强，并且长期来看使用成本有望降低。这些基础设施的建设，是未来更先进、更普及的AI应用得以实现的基础。
你知道吗？
仅仅是OpenAI与博通合作的10吉瓦算力，其耗电量就约等于10座核电站的输出功率，或超过800万个美国家庭的用电量。这直观地展示了驱动前沿人工智能发展所需能源的巨大规模。