Według "FT" OpenAI od ponad roku pracuje nad swoim pierwszym układem scalonym przeznaczonym do obsługi sztucznej inteligencji. Chip, rozwijany pod wewnętrzną nazwą kodową "Tigris", powstaje w ścisłej współpracy z Broadcomem. Masowa produkcja ma ruszyć już w 2025 roku, a pierwsze zastosowania przewidziane są na 2026.
Póki co, wszystko wskazuje na to, że układ OpenAI powstaje z myślą o zastosowaniach wewnętrznych, a nie komercyjnej sprzedaży innym zainteresowanym firmom. Sam Altman dąży do uniezależnienia się od zewnętrznych dostawców (przede wszystkim Nvidii), aby zyskać większą kontrolę nad infrastrukturą sprzętową, która napędza rozwój modeli językowych GPT.
Po co OpenAI własne układy?
Decyzja o rozwijaniu własnych chipów AI nie jest działaniem przypadkowym. Po pierwsze daje potencjalne oszczędności. Układy Nvidii, która jest dziś absolutnym rynkowym hegemonem, są nie tylko ekstremalnie wydajne, ale również niezwykle drogie. Po drugie, autorski chip może zostać zoptymalizowany pod kątem konkretnych modeli i zastosowań, co potencjalnie przełoży się jego lepszą wydajność oraz efektowność energetyczną.
Do tego dochodzą kwestie bezpieczeństwa oraz niezależności. Obecnie globalny ekosystem AI niemal całkowicie opiera się na układach graficznych Nvidii, co budzi obawy nie tylko o monopol, ale także o tzw. wąskie gardło wydajnościowe. Dla firm takich jak OpenAI, które rozwijają modele o niespotykanym dotąd zapotrzebowaniu na moc obliczeniową, posiadanie własnego układu to nie tylko kwestia prestiżu, ale wręcz strategicznego przetrwania.
Altman nie jest pierwszy
Własne chipy AI to nie nowość w Dolinie Krzemowej. Google już od kilku lat rozwija swoje jednostki TPU (Tensor Processing Units), które wykorzystywane są m.in. w jego chmurze oraz do trenowania modeli Google DeepMind. Amazon ma Graviton i Trainium. Nawet sam Microsoft, czyli najważniejszy partner OpenAI ma pracować nad własnymi układami o nazwie Athena.
Sam Altman od dawna sygnalizował, że chce ograniczyć zależność od Nvidii. Już wcześniej pojawiały się doniesienia o jego ambicjach stworzenia własnego łańcucha dostaw chipów AI, od projektowania przez produkcję aż po sprzedaż, przy wsparciu inwestorów z Bliskiego Wschodu. Partnerstwo z Broadcomem wydaje się bardziej przyziemnym, ale szybciej osiągalnym krokiem w tym kierunku.
Czy Nvidia ma się czego bać?
Na razie - nie. Nvidia kontroluje od 80 do 95 proc. rynku układów AI i generuje rekordowe zyski dzięki rosnącemu zapotrzebowaniu na moc obliczeniową. Przychody firmy wciąż rosną w imponującym tempie, co przekłada się na najwyższą kapitalizację rynkową spośród wszystkich spółek notowanych na amerykańskiej giełdzie.
Ale długofalowo sytuacja może się zmienić. Gdy rynek rozwiązań AI dojrzeje i nasyci się sprzętowo, firmy takie jak OpenAI, Google i Amazon będą coraz mniej skłonne polegać na zewnętrznych dostawcach. Zwłaszcza jeśli uda im się stworzyć autorskie, wyspecjalizowane układy, zoptymalizowane pod kątem konkretnych modeli i usług.
W tym scenariuszu Nvidia może stopniowo tracić najbardziej lukratywnych klientów. A to, w perspektywie kilku lat, może uderzyć nie tylko w przychody, ale też w pozycję firmy jako globalnego lidera technologicznego.
Źródła: "Financial Times", Bloomberg, Reuters
