摆脱英伟达依赖，OpenAI 首款自研芯片被曝上半年交由台积电流片

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2 月 10 日消息，路透社刚刚报道称，OpenAI 正积极推进其自研 AI 芯片计划，以减少对英伟达芯片的依赖。

该企业计划在未来几个月内完成首款自研 AI 芯片的设计，并在今年上半年交由台积电进行流片。OpenAI 始终将自研芯片视为与芯片供应商谈判的筹码。

OpenAI 正朝着其 2026 年在台积电实现量产的目标迈进。这一举措标志着 OpenAI 在硬件领域的重大突破，同时也可能对全球 AI 芯片市场格局产生深远影响。

当然，哪怕是台积电也无法保证该芯片第一次流片就能完美收工，而每次流片典型成本为数千万美金，并且需要大约六个月的时间才能生产出成品芯片，除非 OpenAI 愿意加钱。尽管如此，OpenAI 内部依然对项目进展持乐观态度，认为其首款芯片有望在今年晚些时候进入量产阶段。

OpenAI 将自研芯片视为增强与芯片供应商谈判能力的重要工具。消息人士称，首款芯片主要专注于 AI 模型训练，未来 OpenAI 工程师计划逐步开发功能更强大的处理器。

这一战略不仅有助于降低对英伟达的依赖，还可能为 OpenAI 在 AI 硬件领域开辟新的收入来源。目前，英伟达在 AI 芯片市场占据约 80% 的份额，其 GPU 被广泛应用于 OpenAI、GOOGLE和 Meta 等企业的 AI 模型训练中。

自研芯片并非易事。MicroSoft和 Meta 等大型科技企业同样投入了多年努力及大量开发成本，但一直没能生产出令人满意的芯片。

路透社表示，OpenAI 的芯片设计团队由 Richard Ho 领导，其团队规模近月来已翻倍至 40 人，并与博通等大厂展开合作。据称，Richard Ho 一年多前从GOOGLE跳到 OpenAI，拥有丰富的行业经验。

不过，OpenAI 芯片团队规模与GOOGLE或AMAZON等企业的芯片团队相比不算大。消息人士透露，一款大型芯片设计项目单次版本的成本可能高达 5 亿美金（IT之家备注：当前约 36.54 亿元人民币），如果算上配套App和外围设备则可能翻倍。

Meta 前几天也表示，未来一年内将在 AI 基础设施领域投资 600 亿美金（当前约 4385.07 亿元人民币），MicroSoft则表示 2025 年将花费 800 亿美金（当前约 5846.76 亿元人民币）。