OpenAI计划今年完成首款定制芯片设计，成本高达5亿美元，台积电将代工。

  2.该公司首款自研AI芯片将用于训练任务，旨在增强与芯片供应商谈判的筹码。

  3.由于此，OpenAI工程师计划逐步开发更先进、功能更全的处理器，并在每一代产品中扩展其能力。

  5.若首次流片顺利完成，OpenAI将能够大规模生产自家首款AI芯片，并可能在今年晚些时候测试其作为英伟达芯片替代方案的潜力。

  2月10日消息，OpenAI正在推进减少对英伟达芯片依赖的计划，并致力于通过开发首款自研AI芯片来实现这一目标。

  据知情的人偷偷表示，OpenAI将在未来几个月内完成其首款自研芯片的设计，并计划将其送往台积电进行“流片”（即将设计好的芯片送到工厂进行试生产的过程）。

  这一进展表明，OpenAI希望在2026年通过台积电实现自研芯片的大规模生产。一般来说，一次流片的费用可高达数千万美元，且除非OpenAI为加速生产支付额外费用，否则还需要约六个月的时间来生产出最终的芯片成品，初次流片的芯片也可能没办法正常运行，若出现一些明显的异常问题，公司将需要找出问题并重新进行流片。

  知情人士称，在OpenAI内部，这款大多数都用在训练任务的芯片被视为关键的战略工具，旨在增强其与其他芯片供应商谈判的筹码。首款芯片投产后，OpenAI的工程师计划逐步开发更先进、功能更全的处理器，并在每一代产品中扩展其能力。

  如果首次流片顺利完成，OpenAI将能够大规模生产自家首款AI芯片，并可能在今年晚些时候测试其作为英伟达芯片替代方案的潜力。OpenAI计划今年将其设计送交台积电，这表明该公司在芯片设计方面取得了快速进展。与其相比，其他芯片设计企业常常要数年的时间才能完成这一过程。

  微软、Meta等科技巨头也在多年来不断尝试自研AI芯片，但仍未取得显著突破。近期，中国AI初创公司DeepSeek引发的市场动荡，也使人们对未来开发强大模型是否依赖更多芯片产生了疑问。

  OpenAI的芯片设计由其内部团队主导，团队规模最近已增长至40人，团队负责人Richard Ho曾在加入OpenAI前担任谷歌定制AI芯片项目的负责人。OpenAI正在与博通合作，推动这一项目的开展。

  尽管OpenAI的芯片设计团队规模较小，但其目标是开发一款具有大规模应用潜力的芯片。根据行业消息，这一个项目的成本可能高达5亿美元，且仅为单款芯片的设计费用。若再加上配套的软件和硬件开发，整体成本可能会翻倍。

  像OpenAI、谷歌和Meta等生成式AI模型研发企业已经证明，将大量芯片连接在数据中心中可以使模型变得更智能，因此这一些企业对芯片的需求几乎是无穷无尽的。

  Meta宣布将在未来一年内投入600亿美元用于AI基础设施建设，而微软则计划在2025年投入800亿美元。当前，英伟达的芯片在市场中占据约80%的份额，依然是最受喜爱的选择。OpenAI本身也参与了美国总统特朗普上月宣布的5000亿美元“星际之门”（Stargate）基础设施计划。

  然而，过度依赖单一供应商以及芯片价格不断上涨，促使包括微软、Meta和OpenAI在内的主要客户开始探索自研或外部替代方案。知情的人说，OpenAI的自研AI芯片尽管能够适用于训练和运行AI模型，但初期将仅在公司基础设施中有限使用，大多数都用在运行AI模型。

  为了打造类似谷歌或亚马逊那样的全面AI芯片计划，OpenAI在大多数情况下要招聘数百名工程师。

  台积电将采用其先进的3纳米工艺制造OpenAI的AI芯片，该芯片将使用与英伟达类似的系统阵列架构，并配备高带宽内存（HBM）和强大的网络能力。（腾讯科技特约编译金鹿）