近日，據(jù)英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》報(bào)道，OpenAI擬與美國(guó)半導(dǎo)體巨頭博通啟動(dòng)自研AI芯片量產(chǎn)。知情人士透露，OpenAI與博通合作開(kāi)發(fā)的自研AI芯片將于明年開(kāi)始量產(chǎn)。《金融時(shí)報(bào)》分析稱，OpenAI與博通的合作標(biāo)志著行業(yè)開(kāi)始尋求定制化的英偉達(dá)芯片的替代方案。
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博通首席執(zhí)行官陳福陽(yáng)透露，新客戶承諾的巨額訂單直接推動(dòng)了公司股價(jià)飆升近11%。

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這款由雙方共同設(shè)計(jì)的芯片不會(huì)對(duì)外銷(xiāo)售，而是專(zhuān)門(mén)用于OpenAI內(nèi)部系統(tǒng)，旨在提升計(jì)算性能并降低運(yùn)營(yíng)成本。

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算力需求爆發(fā)，成本壓力加劇

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當(dāng)前，AI模型訓(xùn)練和推理對(duì)算力的需求正在爆炸式增長(zhǎng)。海外每天AI agent產(chǎn)生的token處理需求，需要相當(dāng)于260萬(wàn)億TeraFLOPS的算力支持。

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以英偉達(dá)H100 GPU為例，其單卡算力約為2000 TeraFLOPS，理論上每天需要約130萬(wàn)張卡才能滿足需求。

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目前OpenAI主要依靠英偉達(dá)的GPU來(lái)訓(xùn)練和運(yùn)行其人工智能模型。但由于供應(yīng)鏈緊張和成本不斷攀升，公司正積極尋求替代方案以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈多元化。

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OpenAI首席執(zhí)行官山姆·阿爾特曼一直強(qiáng)調(diào)對(duì)更多計(jì)算能力的需求。上個(gè)月，他表示鑒于“來(lái)自GPT-5的需求增加”，公司正在優(yōu)先考慮計(jì)算資源，并計(jì)劃在“未來(lái)5個(gè)月內(nèi)”將計(jì)算設(shè)備規(guī)模擴(kuò)大一倍。

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定制化AI芯片就像是為特定任務(wù)量身定做的專(zhuān)屬工具。相比于傳統(tǒng)的GPU，這種芯片可以針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，從而提高計(jì)算效率和性能。

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通過(guò)與博通合作，OpenAI不僅能更好地控制芯片的設(shè)計(jì)和制造過(guò)程，還能降低成本并提高供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性。這樣一來(lái)，OpenAI就能更靈活、更高效地應(yīng)對(duì)未來(lái)的算力需求。
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全球科技巨頭的芯片布局

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OpenAI此舉，與谷歌、亞馬遜和Meta等科技巨頭的策略類(lèi)似，這些企業(yè)均已設(shè)計(jì)自己的專(zhuān)用芯片來(lái)運(yùn)行AI。

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谷歌自研的數(shù)據(jù)中心服務(wù)器AI芯片——TPU已經(jīng)在市場(chǎng)上取得了顯著的性能提升。亞馬遜、Meta等公司也紛紛加入這一行列。

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中國(guó)科技企業(yè)也在加大算力投入。2025年第二季度，百度、阿里巴巴和騰訊共計(jì)投入616億元人民幣用于資本支出，同比增長(zhǎng)168%，主要用于AI基礎(chǔ)設(shè)施和本土芯片采購(gòu)。

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據(jù)悉，博通為OpenAI設(shè)計(jì)的XPU采用chiplet（小芯片）架構(gòu)，通過(guò)3D堆疊技術(shù)將計(jì)算單元、內(nèi)存和互連接口分層集成。

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這種設(shè)計(jì)允許根據(jù)大模型訓(xùn)練需求動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算精度——在反向傳播階段使用FP8精度節(jié)省功耗，在前向推理時(shí)切換至FP16保證準(zhǔn)確性。

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更革命性的創(chuàng)新在于光互連技術(shù)的應(yīng)用。博通最新CoWoS封裝技術(shù)允許芯片間通過(guò)硅光鏈路通信，數(shù)據(jù)傳輸帶寬是傳統(tǒng)銅互聯(lián)的5倍，延遲卻降低至十分之一。
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這對(duì)于需要千萬(wàn)卡集群協(xié)同訓(xùn)練的千億參數(shù)模型至關(guān)重要。定制芯片可將AI訓(xùn)練成本拉低，使得中小型企業(yè)也能負(fù)擔(dān)千億參數(shù)模型的訓(xùn)練。

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隨著GPT-5等下一代模型對(duì)算力的需求呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，定制芯片可能成為未來(lái)AI競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵差異化因素。
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OpenAI與博通的百億級(jí)合作，不僅是一次簡(jiǎn)單的供應(yīng)鏈調(diào)整。當(dāng)模型架構(gòu)的創(chuàng)新逐漸進(jìn)入平臺(tái)期，算力正成為決定AI發(fā)展速度和規(guī)模的關(guān)鍵因素。從依賴通用GPU到定制專(zhuān)屬芯片，頭部企業(yè)正在通過(guò)硬件創(chuàng)新來(lái)突破性能與成本的雙重約束。
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隨著大模型參數(shù)量和多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，傳統(tǒng)算力供給模式已難以滿足需求。OpenAI的造芯計(jì)劃，與其說(shuō)是為了替代英偉達(dá)，不如說(shuō)是為了在算力自主權(quán)上掌握更多話語(yǔ)權(quán)。
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未來(lái)AI行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，也是算力體系架構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)。自定義芯片、異構(gòu)計(jì)算、光互聯(lián)技術(shù)等創(chuàng)新，正在重塑算力基礎(chǔ)設(shè)施的形態(tài)。沒(méi)有充足、高效、經(jīng)濟(jì)的算力支撐，再先進(jìn)的算法也無(wú)法發(fā)揮價(jià)值。