ในการตอบสนองเชิงรุกต่อการบีบตัวของตลาดฮาร์ดแวร์ AI ที่มีอยู่ OpenAI สตาร์ทอัพด้าน AI ที่ได้รับความนิยมอย่างมากกำลังพิจารณาเข้าสู่การต่อสู้ด้านการสร้างชิป การเคลื่อนไหวนี้เกิดขึ้นโดยมีการพิจารณาอย่างต่อเนื่องภายในบริษัทเกี่ยวกับกลยุทธ์ชิป AI ตั้งแต่ปีที่แล้ว ท่ามกลางการขาดฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI อย่างเข้มข้น
บริษัทที่มีความทะเยอทะยานกำลังพิจารณาโซลูชันที่เป็นไปได้หลายประการเพื่อเติมแรงบันดาลใจให้กับชิป ซึ่งรวมถึงการซื้อบริษัทผลิตชิป AI ที่มีอยู่ หรือการริเริ่มการออกแบบชิปภายในบริษัท Sam Altman ประธานเจ้าหน้าที่บริหารระดับสูงของ OpenAI ได้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการซื้อชิป AI เพิ่มเติม ซึ่งถือเป็นลำดับความสำคัญทางธุรกิจสูงสุดตามรายงานของ Reuters
ในปัจจุบัน OpenAI ซึ่งคล้ายกับคู่แข่งจำนวนนับไม่ถ้วน ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับโครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์ที่ใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) สำหรับการสร้างแบบจำลองเช่น ChatGPT, GPT-4 และ DALL-E 3 ความสามารถของ GPU ใน ดำเนินการคำนวณจำนวนมากไปพร้อมๆ กัน ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับฝึกฝนโมเดล AI ที่ทันสมัยที่สุดในปัจจุบัน
อย่างไรก็ตาม ความเจริญที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของ generative AI ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับผู้ผลิต GPU เช่น Nvidia ได้เน้นย้ำถึงห่วงโซ่อุปทานของ GPU อย่างมาก บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Microsoft กำลังต่อสู้กับปัญหาการขาดแคลนฮาร์ดแวร์เซิร์ฟเวอร์ที่จำเป็นสำหรับการใช้งาน AI อย่างร้ายแรง ซึ่งอาจทำให้บริการหยุดชะงักได้ การเพิ่มเชื้อเพลิงให้กับสถานการณ์ที่ย่ำแย่นี้คือข้อเท็จจริงที่ว่าชิป AI เกรดสูงสุดของ Nvidia มีข่าวลือว่าจะขายหมดจนถึงปี 2024
GPU เป็นศูนย์กลางในการรันและให้บริการโมเดลของ OpenAI ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการดำเนินการปริมาณงานของลูกค้าภายในคลัสเตอร์ GPU บนคลาวด์ อย่างไรก็ตาม ความจำเป็นนี้มีข้อเสียของตัวเอง เนื่องจากการได้มาซึ่งทรัพยากรฮาร์ดแวร์เหล่านี้เกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายจำนวนมาก
จากการวิเคราะห์เชิงลึกโดย Stacy Rasgon นักวิเคราะห์ของ Bernstein หากข้อความค้นหา ChatGPT ขยายตัวถึงแม้แต่เศษเสี้ยวของขนาดของ Google Search ข้อกำหนดเบื้องต้นก็จะมีมูลค่า GPU ที่สูงเกินไปที่ 48.1 พันล้านดอลลาร์ ตามด้วยชิปมูลค่าประมาณ 16 พันล้านดอลลาร์ เป็นประจำทุกปีเพื่อการดำเนินงานที่ราบรื่น เมื่อพิจารณาถึงผลกระทบด้านทรัพยากรและต้นทุน จำเป็นอย่างยิ่งที่ OpenAI จะต้องสำรวจช่องทางอื่น เช่น การพัฒนาชิป AI ของตัวเอง
ในการปรับตัวให้เข้ากับความท้าทายทั่วทั้งภาคส่วนนี้ การลงทุนที่มีศักยภาพของ OpenAI ในการออกแบบและการผลิตฮาร์ดแวร์ยังให้ความกระจ่างเกี่ยวกับภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไปของเครื่องมือและเทคโนโลยี AI แม้แต่บริษัทอย่าง 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.
