OpenAI hat beschlossen, Kerne zu bauen und sich mit Nvidia „den Kuchen zu schnappen“.

Als populärwissenschaftliche Tatsache gilt: Für jede Frage, die Sie ChatGPT stellen, gibt OpenAI, die Muttergesellschaft dahinter, 4 Cent (ca. 0,29 Yuan) aus. 4 Cent scheinen ein kleiner Betrag zu sein, aber was wäre, wenn man ihn mit 13 Millionen multipliziert?

Laut einem UBS-Bericht hatte ChatGPT im Februar 100 Millionen aktive Benutzer pro Monat, mit etwa 13 Millionen einzelnen Besuchern pro Tag. Einfach ausgedrückt: Wenn jeder Benutzer beim Anmelden an einem einzigen Tag eine Frage stellt (und nur eine Frage), belaufen sich die Betriebskosten von ChatGPT für einen Tag auf mindestens 520.000 US-Dollar. Ein INSIDER-Analyst schätzte, dass die täglichen Kosten für ChatGPT bis zu 700.000 US-Dollar betragen.

Der Hardware-Overhead stellt den Großteil der KI-Betriebskosten dar. Die Bedeutung von Chips für die Technologiebranche liegt auf der Hand, insbesondere für KI-Unternehmen. Daher müssen Unternehmen mit hohen Hardware-Kosten operieren. Der einzige Ausweg aus dieser Situation besteht darin, auf selbst entwickelte Chips zu setzen.

„Kerne erstellen“ ist zu etwas geworden, das KI-Unternehmen berücksichtigen müssen, wenn sie ein bestimmtes Niveau erreichen.

Laut Reuters untersucht OpenAI möglicherweise die unabhängige Entwicklung eines Smart-Chips für KI. Die Vorteile liegen auf der Hand und können die Betriebskosten der KI effektiv senken. Nehmen wir als Beispiel Google, den größten Konkurrenten von OpenAI im KI-Bereich. Das Unternehmen plant, Broadcom im Jahr 2027 aus den Reihen der KI-Smart-Chip-Anbieter auszuschließen. Dieser Schritt kann Google jedes Jahr Milliarden von Dollar einsparen.

Neben der Kostensenkung ist die Beseitigung der Abhängigkeit von anderen Unternehmen ein weiterer Faktor für die Entscheidung von OpenAI, eine eigene Forschung zu entwickeln.

Der Markt für KI-Chips wird derzeit von Nvidia dominiert, das etwa 80 % des weltweiten Marktes für KI-Chips ausmacht. Mit der rasanten Entwicklung der KI ist die Nachfrage der KI-Unternehmen nach Chips gestiegen, und die Lieferkapazität von Nvidia scheint derzeit etwas unzureichend zu sein. Selbst wenn Nvidia die Produktion von H100-Chips im Jahr 2024 auf 1,5 bis 2 Millionen Einheiten steigert, wird es die Angebotsverknappung nicht umkehren können. Sam Altman, CEO von OpenAI, hat sich öffentlich darüber beschwert, dass der Mangel an Nvidia-Chips die Expansionsgeschwindigkeit des Unternehmens beeinträchtigt habe.

Aber „einen Chip herzustellen“ ist keine leichte Aufgabe und erfordert viel Zeit und Geld. Alex White, General Manager des KI-Unternehmens SambaNova Systems, sagte: „Das Design und die Herstellung von Chips können nicht über Nacht abgeschlossen werden. Es erfordert eine viel Professionalität.“ Wissen und immer knapper werdende Ressourcen. OpenAI brauchte über fünf Jahre, um GPT-4 zu entwickeln. Es würde mich nicht wundern, wenn die Hardware ähnlich viel Zeit in Anspruch nehmen würde.“

Auch wenn es Arbeitskräfte, finanzielle Ressourcen und Zeit investiert, ist OpenAI möglicherweise nicht in der Lage, einen Chip zu entwickeln, der den Anforderungen entspricht. Dies ist die Schwierigkeit selbst entwickelter Chips. Um die Kosten zu senken und die Erfolgsquote zu erhöhen, ist die Übernahme eines etablierten Chipunternehmens die beste Lösung. OpenAI hat diese Absicht. Vor kurzem führt OpenAI eine Due-Diligence-Prüfung potenzieller Übernahmeziele durch, die konkreten Identitäten dieser Unternehmen sind jedoch noch unbekannt.

Neben OpenAI arbeiten sowohl Meta als auch Microsoft viele Jahre an der Entwicklung von Chips.

Laut Reuters hat Meta zwar erfolgreich einen benutzerdefinierten Chip entwickelt, es gab jedoch Probleme mit dem Chip, was dazu führte, dass Meta einige seiner KI-Chips aufgab. Zuckerberg arbeitet an der Entwicklung eines neueren Chips und plant, dass der Chip Meta unterstützt. Alle Typen der KI unter ihrem Dach.

Der Prozess von Microsoft verläuft relativ reibungsloser. Bereits 2019 entwickelte Microsoft heimlich einen KI-Chip mit dem Codenamen Athena. Berichten zufolge plant Microsoft, diesen Chip bereits im nächsten Jahr in größerem Umfang innerhalb von Microsoft und OpenAI einzusetzen. Microsoft-Insider sagten, dass Microsoft kurzfristig nicht damit rechnet, Nvidia-Chips durch Athena-Chips zu ersetzen. Sein Hauptzweck bestehe darin, die Abhängigkeit von Nvidia zu verringern.

Es ist ersichtlich, dass große Unternehmen wie OpenAI und Microsoft nicht bereit sind, sich auf andere zu verlassen. Die Verringerung ihrer Abhängigkeit von anderen Unternehmen ist einer ihrer Gründe für die „Herstellung von Kernen“. Reuters spekuliert, dass die Überlegung von OpenAI, eigene Chips zu entwickeln, das jüngste Zeichen dafür ist, dass sich das Unternehmen von seinem Partner Microsoft trennt.

Es stimmt, dass sich der Kernaufbauplan von OpenAI noch in einem frühen Stadium befindet und der Markt die Ergebnisse der Forschung und Entwicklung von OpenAI erst einige Jahre später sehen wird. Zuvor hatte OpenAI nur zwei Möglichkeiten: Nvidia-Chips zu hohen Preisen zu verwenden oder stark von Microsoft abhängig zu sein.

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Ai Faner | Ursprünglicher Link · Kommentare anzeigen · Sina Weibo