OpenAI加速造芯：奥特曼赴韩与三星SK谈合作，此前已会见英特尔、台积电

来源：浮浪网•2024-02-04 03:54•点击：

摘要OpenAI加速造芯：奥特曼赴韩与三星SK谈合作，此前已会见英特尔、台积电作者 | 王怡宁编辑 | 邓咏仪 ChatGPT 诞生以来，芯片战争就是这场全球浪潮的另外一面——对于算力消耗巨大的大...

OpenAI加速造芯：奥特曼赴韩与三星SK谈合作，此前已会见英特尔、台积电

作者 | 王怡宁

编辑 | 邓咏仪

ChatGPT 诞生以来，芯片战争就是这场全球浪潮的另外一面——对于算力消耗巨大的大模型而言，芯片供给可以说是其成败关键。

但到了 2024 年，全球芯片供给的紧张情况并没有缓解，反而更紧张了。

首当其冲的是初创公司们。自 2023 年以来，OpenAI CEO Sam Altman 就一直在为找芯片而四处奔走。最近，他将目光投向了韩国。

1 月 25 日，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 访韩，与韩国芯片巨头三星、SK 探讨合作。据《韩国中央日报》援引业内人士消息，他们会议上讨论的主要话题之一是高带宽内存（HBM）芯片，这是用于处理大量数据的最现代的内存芯片，对 AI 处理器至关重要。

△ Sam Altman 会见三星高管图源：SamMobile

据 Econotimes，Sam Altman 此行访问了 SK 集团董事长崔泰源和 SK 海力士首席执行官郭诺贞。SK 是重要的存储芯片制造商，其半导体子公司 SK hynix 是高带宽内存芯片的第一大制造商。SK 还与英伟达建立了密切的合作伙伴关系，是其下一代 HBM3E 芯片的独家供应商。

Sam Altman 的 19 个小时首尔行程中，还访问了三星平泽园区——这是世界上最大的半导体制造厂，平泽有三条生产线，生产 DRAM、晶圆代工和 NAND 闪存芯片。紧接着他又和三星电子副董事长 Kyung Kye-hyun 共进晚餐，后者是三星负责芯片业务的联合首席执行官之一。

事实上，Sam Altman 早在去年 6 月访韩时就注意到了这两家芯片巨头，并表示愿意投资韩国的 AI 初创企业。Econotimes 引用一位不愿意透露姓名的官员消息称，若合作达成，SK 和三星可能会负责开发和生产存储芯片。

此次访韩计划，也透露出 Sam Altman 为 OpenAI 造芯计划正在加速。

左手筹钱建厂，右手投资初创

对于 OpenAI 而言，自己造芯片意味着安全和长期更可控的成本。

从现状来看，英伟达供应的芯片占据了 OpenAI 总芯片的 90%。高度的外部依赖，对于任何一家科技公司而言，都是一个危险的信号。而想要在不断加剧的 AI 竞赛中继续保持技术优势，OpenAI 还需要找到更多芯片。

据《金融时报》消息，在接触 SK 和三星之前，Sam Altman 就已经接触了英特尔，还和台积电讨论过合作成立一家新的芯片工厂。为此，Sam Altman 已经与潜在的几家大型投资人进行对话，包括总部位于阿布扎比的 G42 和日本软银集团，希望替该计划筹集巨额资金。

除了自己建厂以外，Sam Altman 也早早就投资了三家芯片初创企业。

其中一家是曾推出过超大芯片的美国初创公司 Cerebras，Cerebras 的第二代 AI 芯片 WSE-2 晶体管数量达到 2.6 万亿个，AI 内核数量也达到了 85 万个，多项指标打破世界纪录。

△图源：Cerebras 官网

另一家是 Rain Neuromorphics，这是一家设计模仿大脑工作方式的芯片初创公司。据《连线》报道，Rain AI 的首款芯片基于 RISC-V 开源指令集架构，面向包括手机、无人机 / 机器人等设备，其亮点是既能训练算法，又能在部署时运行。尽管第一批硬件尚未向客户交付，但 OpenAI 早已向 Rain AI 下了 5100 万美元的预定订单。

此外，Atomic Semi 也是 Sam Altman 关注的芯片企业之一。这家企业由 Jim Keller 和 Sam Zeloof 共同创立，前者曾是 AMD K8 的首席架构师，还参与了苹果 A4/A5 芯片的开发。Atomic Semi 的目标是简化芯片制造流程，实现在快速生产，以期降低芯片成本。

硅谷大厂困于缺 " 芯 "

缺芯并不是 OpenAI 一家面临的困境。

事实上，硅谷大厂们都竞相投入资源唯恐错过这一轮 AI 浪潮，但 AI 技术对于算力的消耗远高于传统业务。双重因素叠加，导致了芯片的进一步短缺，价格也一路走高，英伟达更是在芯片市场一家独大。

1 月 18 日，Meta 首席执行官马克・扎克伯格就宣布要为 AI 项目囤积大量芯片。预计到 2024 年底，Meta 将拥有 35 万块英伟达 H100 GPU，如果把其他芯片也计算在内的话，总量大约相当于 60 万块 H100 GPU。目前，单张 H100 的价格已涨至 3 万 -4 万美元（约合人民币 21 万 -28 万元）。即使不考虑英伟达的产能是否真的能满足 Meta 如此大的需求，这也将会是一笔大额开支。

此外，为了满足个性化的需求，Google、苹果、亚马逊、微软等公司也会选择自行设计芯片。

但芯片设计尚且容易实现，想要建厂实现芯片自给自足，难度级别显然就要高得多。尤其是高昂的建厂成本以及后续的维护成本，仅仅建造一个最先进的晶圆厂，就需要数百亿美元，还不论其中数年的建造时间。

因此，更多的科技公司，会选择仅仅定制芯片，然后将制造交给外包的晶圆厂商。

比如微软的芯片项目 Athena。据 The Information，因为与 Google 和亚马逊的竞争，微软早在 2019 年就开始布局自研 AI 芯片 Athena，但生产则计划外包给台积电。但是，微软并未如 The Information 报道的那样，在 11 月的开发者大会上推出这款芯片，目前 Athena 是否能面世、何时面世仍是未知数。

可见，即使是科技大厂，想要造芯也不容易。