OpenAI versucht aktiv, seine Abhängigkeit von NVIDIA -Chips zu beseitigen, um die Kosten zu senken und Probleme mit der Lieferkette zu lösen. Laut Reuters arbeitet OpenAI mit TSMC und Broadcom zusammen, um selbst entwickelte KI-Chips zu entwickeln, die voraussichtlich im Jahr 2026 eingeführt werden. Gleichzeitig haben sie auch begonnen, AMD- und NVIDIA -Chips zu verwenden, um KI -Modelle zu schulen, um flexiblere und wirtschaftlichere Ausbildungslösungen zu suchen. Dieser Schritt zeigt die strategische Transformation von OpenAI in hardwareunabhängiger Forschung und Entwicklung, die darauf abzielt, die Effizienz zu verbessern und die Abhängigkeit von externen Lieferanten zu verringern.
OpenAI arbeitet seit Monaten mit Broadcom zusammen, um einen AI -Chip für laufende Modelle zu entwickeln, der bereits 2026 veröffentlicht werden könnte. In der Zwischenzeit plant Openai, AMD -Chips zu verwenden, um Modelle über die Azure Cloud -Plattform von Microsoft zu trainieren.
OpenAI stützte sich zuvor auf Nvidia GPUs fast ausschließlich für das Training, aber Chip -Mangel und Latenz- und hohe Schulungskosten veranlassten OpenAI, Alternativen zu erkunden. OpenAI gab seinen Plan auf, ein Netzwerk von Chip -Produktionsanlagen zu erstellen, und konzentrierte sich stattdessen auf internes Chip -Design.
Openai markiert seine aktive Erkundung im Bereich der AI -Chips und bietet neue Möglichkeiten für die zukünftige KI -Entwicklung. Durch unabhängige Forschung und Entwicklung und eine diversifizierte Zusammenarbeit wird OpenAI voraussichtlich einen soliden Schritt auf dem Weg zur Reduzierung der Kosten, zur Verbesserung der Effizienz und zur Verbesserung der technologischen Autonomie erwartet. Dies weist auch darauf hin, dass der KI -Chip -Markt in Zukunft diversifizierter und wettbewerbsfähiger sein wird.