編輯：喬楊 好困

【新智元導(dǎo)讀】最終，OpenAI自主研發(fā)芯片的計劃取得了實質(zhì)性的進(jìn)展。根據(jù)SemiAnalysis最近的一篇文章，他們正在從谷歌TPU團隊招聘人才，并擴大他們的芯片研發(fā)團隊。

關(guān)于OpenAI在芯片方面的欲望傳聞已經(jīng)很久了。

近幾年來，PC和AI行業(yè)兩次發(fā)生了重大半導(dǎo)體供應(yīng)危機，Sam Altman似乎認(rèn)為，傳統(tǒng)芯片制造商，如臺積電、三星代工和英特爾代工，沒有足夠的生產(chǎn)能力，無法滿足全球?qū)I芯片快速增長的需求。

不僅OpenAI的計算率需要降低對英偉達(dá)芯片的依賴度，奧特曼甚至希望為其他公司建造更多的晶圓工廠。

據(jù)華爾街日報報道，今年2月，奧特曼會見了軟銀CEO和臺積電的談判代表，討論合資事宜，并計劃在未來幾年內(nèi)共同建設(shè)和運營數(shù)十家芯片制造工廠。

亞利桑那州的TSMC新建工廠

不過，造芯片要燒的錢比訓(xùn)練大模型要少，不會多。

據(jù)奧特曼個人估計，新建半導(dǎo)體制造設(shè)備及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的費用可達(dá)5-7億美元。

因為傳統(tǒng)的私人風(fēng)險投資很難一下子花這么多錢，奧特曼曾經(jīng)去美國商務(wù)部長那里討論，甚至去新加坡和阿聯(lián)酋見當(dāng)?shù)毓賳T，尋求國有資產(chǎn)的支持。

經(jīng)過半年多的籌劃和發(fā)醇，OpenAI的芯片工作似乎真的要開始了！

谷歌，芯片人才大戰(zhàn) vs. OpenAI

根據(jù)SemiAnalysis的最新報道，OpenAI最近開始大規(guī)模招募，計劃將只有幾個人的芯片團隊擴展到幾十個人。

而且，他們延續(xù)了一貫的招聘策略——挖角谷歌。

最近招募的絕大多數(shù)研究人員，都是谷歌TPU現(xiàn)任或前任團隊成員。

與GPU最初設(shè)計的圖像處理和實時渲染不同，TPU是谷歌從零開始設(shè)計的，專門用于加快機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算，可以更好地處理張量計算問題。

GPU以ALU作為核心部件(高級算術(shù)邏輯單元)，TPU的核心是矩陣乘法器模塊（MXU），矩陣乘法和積累可以以高吞吐量進(jìn)行。

谷歌TPUv4

雖然TPU的任務(wù)沒有GPU那么實用，尤其是沒有CUDA這樣的編程接口，但是它在計算性能和能源效率方面都很出色，尤其是那些經(jīng)過谷歌團隊特別優(yōu)化的任務(wù)。

所以TPU可以說是世界性能/TCO最好的機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施(總體成本)。

雖然谷歌的TPU已經(jīng)取得了如此巨大的成就，但OpenAI芯片團隊的工作機會仍然具有許多吸引力。

第一，大公司和創(chuàng)業(yè)公司在發(fā)展速度世界上的本質(zhì)差異。

TPU首次發(fā)布于2013年，至今年5月推出的最新TPUv6。該團隊有十多年的開發(fā)經(jīng)驗。在珠玉之前，系統(tǒng)設(shè)計和微結(jié)構(gòu)很難有很大的變化，更多的是迭代和漸進(jìn)的改進(jìn)。

加入OpenAI就不一樣了，在重新設(shè)計、重新開發(fā)的過程中，成員們有機會嘗試更加創(chuàng)新、激進(jìn)的方法。

而且OpenAI一直都是雄心勃勃的，它們的目標(biāo)是建立一個由數(shù)百萬個加速器組成的系統(tǒng)，比GPT-4的練習(xí)大幾個數(shù)量級。

此外，團隊合作模式還有很大的不同。

雖然TPU團隊也會與DeepMind合作，但是在尾大不掉的谷歌，仍然會遇到許多非技術(shù)障礙。

相比之下，OpenAI內(nèi)部的芯片與模型團隊之間的溝通與合作將更加緊密和順暢。

除此之外，還有薪資的差別。

事實上，Google 在半導(dǎo)體設(shè)計領(lǐng)域，TPU團隊已成為工資最高的團隊之一，工程師的平均收入遠(yuǎn)高于AMD。、大多數(shù)半導(dǎo)體公司，如英特爾、高通等，都可以與領(lǐng)先的企業(yè)英偉達(dá)相媲美。

雖然OpenAI的基本工資沒有那么豐厚，但作為一個沒有上市的創(chuàng)業(yè)團隊，每年向高級工程師提供的價值數(shù)百萬美元的股權(quán)更有吸引力。

由于這些因素的疊加，加上CEO奧特曼本人親自參與了大部分招聘工作，OpenAI招聘的人才質(zhì)量令人驚嘆。

GPT-4o和Sora模型發(fā)布的時候，團隊成員的背景，能力的強大總是讓網(wǎng)友大吃一驚。

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當(dāng)SemiAnalysis的記者向同行詢問這些挖角的TPU人才時，他們總能得到這樣的答案，「她們是我合作過的最好的工程師之一」。

OpenAI之所以看到谷歌的TPU團隊，不僅僅是為了獲得最先進(jìn)的技術(shù)和人才，更是為了商業(yè)競爭。

只有谷歌開發(fā)的TPU才能在硅谷眾多科技巨頭中成功取代英偉達(dá)的芯片，并在公司內(nèi)部部署云服務(wù)。

Meta、雖然亞馬遜和微軟等公司也在自主研發(fā)芯片方面做了很多努力，但仍然嚴(yán)重依賴英偉達(dá)。

AMD、英偉達(dá)等半導(dǎo)體公司在未來相當(dāng)長的一段時間內(nèi)仍將成為OpenAI合作伙伴，因此很容易得罪。

只有面對與生俱來的敵人谷歌，OpenAI才敢如此肆無忌憚地挖角。(即使是新聞發(fā)布會也必須在谷歌I/O大會的前一天召開)

雖然獲得了如此強大的人才隊伍，但芯片研發(fā)仍然需要付出巨大的努力。

預(yù)計OpenAI將于2027年底推出第一代自研芯片。在此之前，他們?nèi)匀煌耆蕾嚿虡I(yè)芯片。

漸漸地，與微軟的關(guān)系變得微妙

OpenAI自主研發(fā)芯片的決定有點混亂。為什么要燒錢自主研發(fā)芯片，依靠微軟的資金和Azure云服務(wù)的強大算率？

實際上，OpenAI和微軟之間的關(guān)系已經(jīng)越來越緊張，畢竟OpenAI對于微軟來說是一個非常奇怪的公司。

現(xiàn)在，它本質(zhì)上仍然是一個完全獨立的非營利組織，OpenAI Nonprofit管理。作為一個沒有投票權(quán)的股東會觀察員，微軟幾乎無法控制OpenAI的發(fā)展趨勢。

如果OpenAI股東因AGI安全問題要求停止協(xié)議，恢復(fù)模型的使用權(quán)，微軟只能服從命令，沒有反擊的力量。

AGI從所有商業(yè)和知識產(chǎn)權(quán)許可協(xié)議中分離出來。

董事會決定我們什么時候?qū)崿F(xiàn)AGI。 再次強調(diào)，AGI是一個高度自治的系統(tǒng)，在有經(jīng)濟效益的工作中優(yōu)于人類的表現(xiàn)。這種系統(tǒng)不包括在與微軟簽署的IP許可和其他商業(yè)條款中。這些條款只適用于以前的AGI技術(shù)。

所以，雙方都在實施自己的目標(biāo)?！该撱^」計劃。

在芯片和算率方面，OpenAI需要逐步分開，微軟正試圖減少對OpenAI模型的依賴。

比如最近微軟投資Inflection AI，并組建自己的團隊開發(fā)Phi-3、MAI-一等模型，都是出于這方面的考慮。

當(dāng)前，許多企業(yè)客戶使用OpenAI技術(shù)，包括財富500強企業(yè)，擁有超過65%的財富。

微軟希望擁有自主研發(fā)的GPT-4級LLM，以及一系列滿足不同用戶需求的模型，以確保OpenAI在Azure的推理服務(wù)中被替換。

對于OpenAI來說，購買英偉達(dá)芯片并不是最好的選擇，因為它想在計算率上自給自足。因此，自研芯片似乎是唯一的出路。

實際上，不僅僅是OpenAI，Meta、同時，微軟、谷歌、亞馬遜等公司也在大力投資，開發(fā)自己的AI加速器。

在英偉達(dá)最大用戶的同時，這些AI巨頭也成為了最強大的競爭對手。

歸根結(jié)底，在模型訓(xùn)練過程中，計算率已成為最大的支出。若能夠?qū)①徺I芯片資金轉(zhuǎn)化為內(nèi)部投資，以制造成本部署GPU或TPU，模型成本也將大大降低。

參考資料：

https://www.semianalysis.com/p/openai-chip-team-is-now-serious

https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehensive-guide-to-their-roles-and-impact-on-artificial-intelligence

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