OpenAI baut seinen ersten eigenen Chip mit Broadcom und TSMC

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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, erwog verschiedene Optionen, um seine Chipversorgung zu diversifizieren und die Kosten zu senken. OpenAI erwog, alles selbst zu bauen und Geld für einen teuren Plan zum Aufbau eines Netzwerks von Fabriken, sogenannten „Foundries“, zur Herstellung der Chips zu sammeln.

OpenAI baut ersten Chip mit Broadcom und TSMC. (Illustrationsfoto)

Das Unternehmen hat nun aufgrund der Kosten und des Zeitaufwands für den Aufbau des Netzwerks ehrgeizige Pläne zum 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 die großen Konkurrenten Amazon, Meta, Google und Microsoft tun. Als einer der größten Chipkäufer könnte die Entscheidung von OpenAI, bei mehreren Chipherstellern zu kaufen und gleichzeitig eigene Chips zu entwickeln, weitreichende Auswirkungen auf den Technologiesektor haben.

OpenAI, ein Unternehmen, das sich als führender Anbieter von KI etabliert hat, die menschenähnliche Antworten auf Anfragen generiert, benötigt für Training und Betrieb seiner Systeme erhebliche Rechenleistung. 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. Dabei wendet es KI an, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen auf Grundlage neuer Informationen zu treffen.

Reuters berichtete bereits zuvor 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. Doch Engpässe und steigende Kosten zwingen Großkunden wie Microsoft, Meta und OpenAI dazu, nach internen oder externen Alternativen zu suchen.

Phuong Anh (Quelle: Reuters)

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