OpenAI steht kurz vor dem Abschluss seines ersten internen KI-Chips, der zur Verringerung der Abhängigkeit von NVIDIA abgestimmt ist, und sendet das endgültige Design zur Produktion an die Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). Der Bericht kommt von Reuterswas darauf hinwies, dass Tests vor der Massenproduktion auftreten könnten, die für 2026 abzielt.
OpenAI nähert sich der Fertigstellung des eigenen Chip -Designs für die Produktion
Im Oktober 2024, Vermögen gemeldet Das Openai arbeitet mit Broadcom zusammen einen eigenen Chip erstellen. Diese Initiative zielt darauf ab, die Kosten für die Verwaltung von OpenAI bei der Verwaltung der Infrastrukturkosten und der Diversifizierung ihrer Lieferkette zu unterstützen. Sobald das Design abgeschlossen ist, wird TSMC den Chip unter Verwendung seiner fortschrittlichen 3-Nanometer-Prozesstechnologie herstellen.
Das Entwicklungsteam unter der Leitung von Richard Ho, einem ehemaligen Leiter des kundenspezifischen KI -Chipprogramms von Google, hat sich in den letzten Monaten von 20 auf 40 Mitglieder erheblich erweitert. Reuters. Die Produktion von TSMC wird „Hochgeborenenspeicher“ und „umfangreiche Netzwerkfunktionen“ enthalten, um die Leistung zu verbessern.
Mit seiner eigenen verwenden AI -Chip Ermöglicht OpenAI, seine Abhängigkeit von den Nvidia -Chips zum Training und zum Ausführen von KI -Modellen zu verringern. Beim Start plant OpenAI, den Chip in begrenztem Umfang, hauptsächlich für KI -Modellvorgänge, bereitzustellen, und zielt darauf ab, zukünftige Iterationen mit fortschrittlicheren Prozessoren und Funktionen zu erstellen.
Große Technologieunternehmen wie Amazon Web Services, Microsoft, Google und Meta -Plattformen investieren ebenfalls in ihr eigenes Silizium, um die Leistung und Effizienz zu optimieren, wenn sie ihre KI -Funktionen aufbauen.
Dieser strategische Push folgt einem früheren Bericht, in dem OpenAIs Partnerschaft mit Broadcom zur Entwicklung eines benutzerdefinierten Chips angezeigt wird, wodurch ein fortlaufender Trend der KI-Unternehmen hervorgehoben wird, die Milliarden in Hardware investieren, um die Anforderungen ihrer datenintensiven Modelle zu erfüllen.
Ausgewähltes Bildnachweis: Kerem Gülen/Ideogramm
