据路透社10月5日消息，OpenAI正在探索制造自己的人工智能芯片，并已开始评估潜在收购目标。 据统计，OpenAI至少投资了3家芯片公司，其中Cerebras（Jasper是客户）是一家美国芯片初创公司。

据《自我象限》报道，OpenAI官网多则招聘信息显示，OpenAI已开始招募硬件工程师来评估和共同设计人工智能硬件。

▲图片来源：OpenAI官网

本来，自研芯片并不是什么新鲜事。 META、微软、亚马逊、谷歌、阿里巴巴、腾讯等国内外云厂商，无论是出于自身降本增效的需求，还是为了摆脱芯片公司（NVIDIA）的束缚，都自主研发AI芯片已成为主流趋势。

但当有关OpenAI的消息传出时，仍然引起轩然大波。

不仅因为OpenAI是当前全球大规模模型的领导者，还因为其特殊的作用、前瞻性的行为，代表了生成式AI的下一站。

OpenAI自研芯片，被业界认为是其走向独立的第一步。 一是提供自主供应，降低硬件投资成本，同时不让NVIDIA GPU产能不足等客观因素阻碍其技术发展和商业化布局； 二是微软自研AI芯片计划将于下个月推出。 OpenAI选择保持自研也是进一步独立于微软的信号。

自研芯片的背后，OpenAI的独立野心慢慢显现，另一场新戏正在慢慢上演。

至少从去年开始，OpenAI就一直在讨论如何解决GPU短缺和昂贵的问题。 换句话说，在ChatGPT流行之前，OpenAI的GPU已经不够用了。

Altman 认为，推动获得更多芯片与两个主要问题有关：缺乏为 OpenAI 软件提供动力的先进处理器，以及为其工作和产品提供动力所需的硬件运行成本“令人瞠目结舌”。

本质上，GPU的短缺导致了两个核心问题：显然，训练和运营成本高昂。 更重要的原因是软件技术的发展依赖于硬件技术。 GPU的短缺成为OpenAI再向前迈出一步的难题。 台阶上的绊脚石。

在成本方面，根据过去的报道，OpenAI自2020年以来一直在超级计算机上开发其人工智能技术，使用了10,000个Nvidia GPU。 光是这个体量的运营成本对于 OpenAI 来说就非常昂贵了。

据分析师分析，用户每次查询花费约4美分。 如果 ChatGPT 的查询量增长到 Google 搜索规模的十分之一，最初将需要价值约 481 亿美元的 GPU，每年需要价值约 160 亿美元的 GPU。 美元的芯片来保持灯亮。 另一位分析师估计，ChatGPT 的运营成本每天高达 70 万美元。

但更重要的是，GPU的短缺严重影响了OpenAI的研发速度。 Altman表示，由于OpenAI无法获得足够的GPU，这推迟了OpenAI的短期计划，并给使用OpenAI服务的开发者带来了问题。

Altman 列出了几项由于缺乏芯片而无法做到的事情，包括为其大多数 GPT 大语言模型客户提供更长的“上下文窗口”。 上下文窗口确定模型中的单个提示可以使用多少数据，以及模型需要多长时间进行响应。 大多数 GPT-4 用户的上下文窗口长度为 8,000 个 token（一个 token 是底层 AI 模型预测的一段数据，大致相当于一个半英文单词）。

人工智能专家哈比卜在博文中透露：OpenAI今年3月宣布将为该模型的部分用户提供32000个代币的窗口，但很少有用户被允许使用这一功能。 Altman 将其归咎于 GPU 的缺乏。

OpenAI 联合创始人兼兼职科学家 Andrej Karpathy 最近也发布了一份文件，指出 GPT4 可能需要在大约 10,000-25,000 个 A100 上进行训练，而根据马斯克的猜测，GPT-5 可能需要 30,000-50,000 个 H100。 在它可以完成之前。

短短半年时间，英伟达的出货量就开始超过需求。 由于产能和原材料的限制，Nvidia 目前正在严格控制 H100 买家，但 OpenAI 不能因此而停止。

为了打破这个僵局，OpenIAI需要在一定程度上解开Nvidia的束缚。 然而，设计和制造芯片并不是一朝一夕就能完成的。 有业内人士推测，OpenAI可能至少需要5年时间，需要大量的时间、成本和资金。 成本、专业人才和材料将变得越来越稀缺。 OpenAI自研芯片能否成功仍是一个问号。

在此背景下，OpenAI显然还有另一条路要走：放弃自研，采用微软即将推出的自研芯片：Althena。 据magazine消息，微软首款自研芯片计划于下个月推出，具体时间很可能定于11月14日在西雅图举行的微软Ignite大会。

此前，OpenAI与微软联合测试了这款AI芯片的性能。 Althena 早在 2019 年就开始对标 Nvidia H100，并已投入近 20 亿美元用于芯片研发。

▲来源：微软官网

以微软与OpenAI之间众所周知的“恋爱关系”，OpenAI此时不需要选择自研这种“痛苦、劳累且可能无果而终”的事情。

而这也是OpenAI想要摆脱微软的一个关键信号。 事实上，微软与OpenAI的关系早已变得极其微妙，就像一对“同甘共苦”的情侣。

知情人士向媒体透露，微软已指示研究人员构建 OpenAI GPT 模型的更小、更便宜的替代品，因为微软越来越担心 ChatGPT 等昂贵模型的成本飙升。

同时，OpenAI还利用时间窗口优先选择客户。 GPT4刚推出时，OpenAI并没有及时向微软开放。 相反，它在 Azure 上线之前就独家赢得了 Snapchat 等主要客户。

如此微妙的关系，有了自研芯片，奥特曼摆脱英伟达和微软的野心已经无法隐藏。

如果说摆脱微软和NVIDIA是OpenAI的首要任务，那么如何像英特尔引领PC时代一样继续引领AI浪潮的发展并在其中发挥关键作用就成为了OpenAI更长远的考虑。

这种长远考虑可能与AI智能硬件有关。

在OpenAI被曝计划开发自己的AI芯片之前，英国《金融时报》报道称，OpenAI正在与前苹果设计师Jony Ive和Masayoshi Son进行谈判，试图获得软银超过10亿美元的投资，打造“人工智能” iPhone” 。

这也为OpenAI自研AI芯片提供了另一个必要理由。 毕竟消费产品的发展一直都与芯片息息相关。

典型的例子就是PC互联网时代著名的“安迪·比尔定理”。 这个定理指的是英特尔前首席执行官安迪·格罗夫和微软前首席执行官比尔·盖茨所说的“安迪给予的，比尔拿走的”之后的芯片与软件系统之间的关系。 在移动互联网时代，芯片也成为智能手机的核心竞争力。 高通的骁龙系列和苹果的A系列芯片已经成为支撑智能手机发展的底层驱动力。

但当AI时代到来时，以前用于智能终端的CPU并不完全适合AI终端，因为AI需要大量的并行计算，CPU无法满足，所以AI设备的处理器必须需要新的处理器。基于 GPU 的处理器。 计算单元。

OpenAI显然是想通过开发自己的AI设备和芯片，在AI时代实现与PC时代wintel联盟一样的掌控力。

▲图片来源：intel官网

但要实现这一目标并不容易，因为这意味着OpenAI不仅要保持在大机型领域的优势，还要与苹果、三星等终端厂商，以及高通、英伟达等芯片公司展开竞争。

因此，OpenAI并没有计划开发自己的终端设备，而是依靠Jony Ive的公司来实现这一战略目标。

作为苹果前首席设计官，乔尼·艾维（Jony Ive）已在苹果工作了 20 多年。 他在苹果公司的影响力仅次于乔布斯，也被乔布斯视为“苹果公司的精神伙伴”。 他参与了 iPod、iMac、iPhone、iPad 等多款苹果产品的设计，并帮助苹果在 90 年代从死亡边缘崛起。

与 Jony lve 的合作可以在一定程度上解决 OpenAI 对 AI 硬件的焦虑，但 Sam Altman 显然并不打算将全部赌注都押在 Jony lve 身上。

今年3月，Sam Altman参与了新型智能设备公司Humane的C轮融资。 该公司由 Jony 在苹果的前同事 Imran Chaudhri 于 2018 年创立。

乔杜里 (Chaudhri) 比乔尼·艾维 (Jony Ive) 早两年离开苹果。 作为一名设计师，Chaudhri 也在苹果公司工作了 20 多年。 如今，他创办的公司Humane推出了体积不到智能手机一半大小、依靠AI语音交互和激光投影进行显示的产品，被称为“下一代智能设备”。

今年3月，Humane完成1亿美元C轮融资。 除了OpenAI首席执行官Sam Altman之外，其股东还包括SK Networks、微软和LG等国际巨头。

目前，Humane已与OpenAI达成合作，将其技术融入Humane设备中，大规模向消费者提供OpenAI和Humane AI服务。

▲来源：Humane 在 TED 的演讲

毫无疑问，每一个新时代的开始都伴随着一个新的终端。

比如互联网时代的个人电脑、移动互联网时代的智能手机，大机型进军智能终端已经成为既定趋势。 国内，华为、小米等手机厂商纷纷将自家的大机型与智能手机进行了整合； 在国外，苹果也在积极布局人工智能技术，其研发资金较上一财年增加了31.2亿美元。

但这些尝试仍然是在智能手机的基础上兼容AI，并不能算是完全的AI Native。

事实上，实现真正的原生AI并不容易。 除了上面提到的AI芯片之外，还需要AI原生的交互形式、新的需求场景、新的产品设计和工业设计等等，所以这条路还是漫长而艰难的。 到目前为止，业界还没有标准答案，大家还在摸索中。

但如果抛开行业，其实在很多科幻电影/电视剧中，我们已经想象过下一代智能终端会是什么样子，比如钢铁侠中的贾维斯、流浪地球中的MOSS，或者语音西部世界中的互动。 电脑等

9月底，OpenAI为ChatGPT添加了语音和图像交互功能。 许多人测试了ChatGPT的语音功能，发现它的语音对话与真人几乎没有区别。 例如，如果网友要求ChatGPT扮演渣男，ChatGPT就会使用“剪辑声音”进行交流。 在一个问答问题“我和你妈妈同时掉进河里”时，ChatGPT不仅会回避问题，还会在对话中添加“呃”。 ……”这样的语气词和口误是为了达到与真人最大可能的相似度。

从这次体验来看，至少在语音交互方面，ChatGPT已经越来越接近我们在电影中的想象了。

这也意味着下一代智能设备的种子已经开始发芽，OpenAI研发下一代智能终端的时机也越来越紧迫。

回首过去，AI时代的帷幕已经拉开。 OpenAI其实并不具备绝对优势。 现在是一场大家各显神通的混战。

我们之前讨论过 NVIDIA。 它也有着称霸AI时代的野心，已经开始推动业务从芯片向云服务的拓展。 此外，还有率先布局应用生态的微软； Meta，率先开源等等。

ChatGPT 就像发令枪。 大家都争先恐后，从自己的战略愿景出发，堵住关键节点，攀登AI时代的王座。 但谁最终坐上AI时代的铁王座还需要时间来证明。

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