OpenAI entscheidet sich, eigene KI-Chips zu produzieren, um eine stabile Versorgung sicherzustellen und Kosten zu senken

Das Unternehmen OpenAI hat beschlossen, mit Broadcom und TSMC zusammenzuarbeiten, um seinen eigenen Chip zur Unterstützung seiner KI-Systeme zu produzieren. Gleichzeitig erklären sie, dass sie die Chips von AMD und Nvidia nicht aufgeben werden, die sie weiterhin nutzen werden, um den wachsenden Anforderungen der KI-Infrastruktur gerecht zu werden.

Das Unternehmen prüft Optionen zur Diversifizierung der Chipversorgung und zur Kostensenkung, einschließlich der Möglichkeit der Eigenproduktion und der Kapitalbeschaffung zur Einrichtung eines eigenen Netzwerks von Chipfabriken. Aufgrund hoher Kosten und Zeitdruck hat das Unternehmen jedoch derzeit ehrgeizige Pläne zur Errichtung eigener Fabriken aufgegeben und konzentriert sich auf die Chipgestaltung in Zusammenarbeit mit Industriepartnern, berichtet Reuters.

Dieser Ansatz spiegelt die strategischen Schritte wider, die OpenAI unternimmt, um eine stabile Versorgung mit Chips sicherzustellen und Kosten zu senken, ähnlich wie große Wettbewerber wie Amazon, Meta, Google und Microsoft agieren. Als einer der größten Chipkäufer könnten OpenAIs diversifizierte Lieferantenwahl und die Entwicklung eigener maßgeschneiderter Chips potenziell Auswirkungen auf die breitere KI-Industrie haben.

Der Aktienkurs von Broadcom stieg nach diesem Bericht und schloss den Handelstag am Dienstag mit einem Anstieg von 4,5 Prozent, während die AMD-Aktien bis zum Ende des Tages ebenfalls um 3,7 Prozent zulegten.

Chips für ‚Inference‘

OpenAI nutzt immense Rechenleistung, um seine Systeme zu trainieren und auszuführen, und als einer der größten Käufer von Nvidias Grafikprozessoren (GPUs) verwendet es Chips, um Modelle der künstlichen Intelligenz zu trainieren, damit diese aus Daten lernen und auf neuen Informationen basierende Schlussfolgerungen ziehen können.

Laut Quellen arbeitet OpenAI seit Monaten mit Broadcom zusammen, um den ersten ‚KI-Inferenzchip‚ zu entwickeln. Während derzeit eine hohe Nachfrage nach Trainingschips besteht, prognostizieren Analysten, dass die Nachfrage nach Inferenzchips die Nachfrage nach Trainingschips übersteigen könnte, da KI-Anwendungen zunehmend angewendet werden. OpenAI prüft weiterhin, ob es andere Komponenten für sein Chipdesign entwickeln oder beschaffen und ob es zusätzliche Partner in diesen Prozess einbeziehen soll. Das Unternehmen hat ein Team von etwa 20 Experten zusammengestellt, das von den Ingenieuren Thomas Norrie und Richard Hom geleitet wird, die zuvor an der Entwicklung von Googles Tensor Processing Unit (TPU) Chips gearbeitet haben.

Durch die Zusammenarbeit mit Broadcom hat OpenAI Produktionskapazitäten bei der Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) gesichert, um bis 2026 seinen ersten maßgeschneiderten Chip zu produzieren. Die Zeitplanung könnte sich jedoch ändern, warnen Quellen. Derzeit halten Nvidias GPUs über 80 Prozent Marktanteil, aber aufgrund von Engpässen und steigenden Kosten prüfen große Kunden wie Microsoft, Meta und jetzt OpenAI Alternativen. OpenAIs Plan, AMD-Chips über Microsoft Azure zu verwenden, zeigt, wie AMDs neuer MI300X-Chip versucht, einen Teil des von Nvidia dominierten Marktes zu erobern. AMD prognostiziert 4,5 Milliarden US-Dollar Umsatz aus KI-Chips im Jahr 2024, nach der Einführung des Chips Ende 2023.

Die Kosten für das Training von KI-Modellen und die Betriebskosten für Dienste wie ChatGPT sind hoch. OpenAI hat einen Verlust von 5 Milliarden US-Dollar in diesem Jahr bei einem Umsatz von 3,7 Milliarden US-Dollar prognostiziert, so die Quellen. Die Rechenkosten, einschließlich Hardware, Strom und Cloud-Dienste zur Verarbeitung großer Datensätze und zur Entwicklung von Modellen, sind die größten Ausgaben des Unternehmens, weshalb es bestrebt ist, den Verbrauch zu optimieren und die Lieferanten zu diversifizieren. Darüber hinaus erklärt das Unternehmen, dass OpenAI es vermeidet, Mitarbeiter von Nvidia zu rekrutieren, da es eine gute Beziehung zu dem Chiphersteller aufrechterhalten möchte, mit dem es weiterhin zusammenarbeiten will, insbesondere aufgrund des Zugangs zur neuen Generation von Nvidias Blackwell-Chips.