वैश्विक कमी के बीच OpenAI अपने स्वयं के AI चिप्स तैयार करने पर विचार कर रहा है

मौजूदा एआई हार्डवेयर बाजार की कमी के प्रति सक्रिय प्रतिक्रिया में, हेवी-हिटर एआई स्टार्टअप OpenAI कथित तौर पर चिप निर्माण क्षेत्र में प्रवेश करने पर विचार कर रहा है। एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए आवश्यक हार्डवेयर की बढ़ती कमी के बीच, यह कदम पिछले साल से एआई चिप रणनीतियों के संबंध में कंपनी के भीतर लगातार विचार-विमर्श की पृष्ठभूमि में उठाया गया है।

महत्वाकांक्षी कंपनी अपनी चिप आकांक्षाओं को पूरा करने के लिए कई संभावित समाधानों पर विचार कर रही है, जिनमें से कुछ में मौजूदा एआई चिप फैब्रिकेशन कंपनी का अधिग्रहण करना या इन-हाउस चिप्स डिजाइन करने की पहल शुरू करना शामिल है। OpenAI के शीर्ष अधिकारी, मुख्य कार्यकारी अधिकारी सैम ऑल्टमैन ने अधिक एआई चिप्स प्राप्त करने की आवश्यकता को रेखांकित किया है, इसे रॉयटर्स के अनुसार शीर्ष व्यावसायिक प्राथमिकता के रूप में पुख्ता किया है।

वर्तमान में, OpenAI, अपने अनगिनत प्रतिकूल समकक्षों के समान, ChatGPT, GPT-4 और DALL-E 3 जैसे मॉडलों के निर्माण के लिए काफी हद तक ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPUs)-आधारित हार्डवेयर बुनियादी ढांचे पर निर्भर करता है। महत्वपूर्ण संख्या में संगणनाओं को एक साथ निष्पादित करना उन्हें आज के सबसे उन्नत एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए असाधारण रूप से उपयुक्त बनाता है।

हालाँकि, जेनेरिक एआई में बढ़ते उछाल, जो एनवीडिया जैसे जीपीयू निर्माताओं के लिए एक बड़ा वरदान है, ने जीपीयू आपूर्ति श्रृंखला पर काफी दबाव डाला है। टेक टाइटन माइक्रोसॉफ्ट एआई को चलाने के लिए आवश्यक सर्वर हार्डवेयर की इतनी गंभीर कमी से जूझ रहा है, कि यह संभावित रूप से सेवा में व्यवधान पैदा कर सकता है। इस पहले से ही गंभीर स्थिति में ईंधन जोड़ने वाला तथ्य यह है कि एनवीडिया के शीर्ष-ग्रेड एआई चिप्स के 2024 तक बिकने की अफवाह है।

OpenAI के मॉडल को चलाने और परोसने के केंद्र में, क्लाउड GPU क्लस्टर के भीतर ग्राहक कार्यभार को निष्पादित करने के लिए GPU महत्वपूर्ण हैं। फिर भी, इस आवश्यकता की अपनी कमियां हैं, क्योंकि इन हार्डवेयर संसाधनों को प्राप्त करने में पर्याप्त व्यय शामिल है।

बर्नस्टीन विश्लेषक स्टेसी रसगॉन के गहन विश्लेषण के अनुसार, यदि चैटजीपीटी क्वेरीज़ Google खोज के पैमाने के एक अंश तक भी बढ़ जाती हैं, तो प्रारंभिक आवश्यकता अत्यधिक $48.1 बिलियन मूल्य के GPU की होगी, इसके बाद लगभग $16 बिलियन मूल्य के चिप्स की आवश्यकता होगी। सुचारू संचालन के लिए प्रतिवर्ष। संसाधन और लागत निहितार्थों को ध्यान में रखते हुए, OpenAI के लिए वैकल्पिक रास्ते तलाशना महत्वपूर्ण है, जैसे कि अपने स्वयं के एआई चिप्स विकसित करना।

इस क्षेत्र-व्यापी चुनौती को स्वीकार करते हुए, हार्डवेयर डिजाइन और उत्पादन में OpenAI का संभावित उद्यम एआई टूल और प्रौद्योगिकियों के विकसित परिदृश्य पर भी प्रकाश डालता है। AppMaster, a leading no-code platform, rely on robust hardware infrastructure to deliver high-performance applications for their users rapidly and cost-effectively. By creating tailored AI chips, OpenAI could define a fresh pathway for AI processing capabilities.