Laut Reuters hat das Unternehmen neben Nvidia auch AMD-Chips in sein Portfolio aufgenommen, um der steigenden Nachfrage nach Infrastruktur gerecht zu werden.
Insbesondere OpenAI, das schnell wachsende Unternehmen hinter ChatGPT, prüfte verschiedene Optionen, um seine Chipversorgung zu diversifizieren und Kosten zu senken. OpenAI erwog, alles selbst zu bauen und Geld für ein teures Projekt zum Aufbau eines Netzwerks von Fabriken, sogenannten „Foundries“, zur Herstellung der Chips zu sammeln.
OpenAI baut ersten Chip mit Broadcom und TSMC. (Illustrationsfoto)
Aufgrund der hohen Kosten und des Zeitaufwands für den Aufbau des Netzwerks hat das Unternehmen seine ehrgeizigen Pläne für den Bau einer Gießerei aufgegeben und konzentriert sich stattdessen auf die interne Entwicklung von Chips.
Die Strategie des Unternehmens nutzt Branchenpartnerschaften und Ansätze zur Sicherung der Chipversorgung und zur Kostenkontrolle, wie es auch die großen Konkurrenten Amazon, Meta, Google und Microsoft tun. Als einer der größten Chipabnehmer könnte die Entscheidung von OpenAI, bei mehreren Chipherstellern zu kaufen und gleichzeitig eigene Chips zu entwickeln, weitreichende Auswirkungen auf die Technologiebranche haben.
OpenAI, ein Unternehmen, das sich als führendes Unternehmen bei der Kommerzialisierung von KI etabliert hat, die menschenähnliche Antworten auf Anfragen generiert, benötigt erhebliche Rechenleistung für Training und Betrieb seiner Systeme. Als einer der größten Abnehmer von Nvidias Grafikprozessoren (GPUs) nutzt OpenAI KI-Chips, um Modelle zu trainieren, in denen KI aus Daten lernt und Schlussfolgerungen zieht. So kann KI Vorhersagen treffen oder Entscheidungen auf Grundlage neuer Informationen treffen.
Reuters berichtete bereits über die Chipentwicklungsbemühungen von OpenAI. The Information berichtete über die Gespräche des Unternehmens mit Broadcom und anderen. OpenAI arbeitet den Quellen zufolge seit Monaten mit Broadcom zusammen, um seinen ersten KI-Chip mit Fokus auf Inferenz zu entwickeln. Derzeit besteht eine größere Nachfrage nach Trainingschips, Analysten prognostizieren jedoch, dass die Nachfrage nach Inferenzchips diese mit zunehmender Verbreitung von KI-Anwendungen übertreffen könnte.
Broadcom hat Unternehmen wie Alphabet dabei geholfen, Chipdesigns für die Fertigung zu verfeinern, und stellt außerdem Designkomponenten bereit, die dabei helfen, Informationen schnell in Chips hinein und aus ihnen heraus zu übertragen, was in KI-Systemen, in denen Zehntausende von Chips aneinandergereiht sind, um parallel zu arbeiten, von entscheidender Bedeutung ist.
OpenAI prüft derzeit noch, ob weitere Komponenten für sein Chipdesign entwickelt oder erworben werden sollen, und könnte weitere Partner hinzuziehen, so zwei Quellen. Das Unternehmen hat ein Chip-Team von rund 20 Mitarbeitern zusammengestellt, angeführt von ehemaligen Spitzeningenieuren, die die Tensor Processing Unit (TPU) bei Google entwickelt haben, darunter Thomas Norrie und Richard Ho.
Über Broadcom habe sich OpenAI Produktionskapazitäten bei der Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) gesichert, um bis 2026 seine ersten kundenspezifischen Chips zu produzieren, hieß es aus den Quellen. Der Zeitplan könne sich noch ändern, hieß es.
Nvidias GPUs machen derzeit mehr als 80 % des Marktes aus. Engpässe und steigende Kosten zwingen Großkunden wie Microsoft, Meta und OpenAI jedoch dazu, nach internen oder externen Alternativen zu suchen.
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