据媒体报道，OpenAI正在推进其计划，通过开发其第一代内部人工智能硅片，减少对英伟达芯片供应的依赖。

据消息人士透露，OpenAI将在未来几个月内完成其首款内部芯片的设计，并计划将其送往台湾半导体制造公司进行制造。将首款设计送入芯片工厂的过程称为“流片”。

最新消息显示，OpenAI有望实现其雄心勃勃的目标，即2026年在台积电实现量产。典型的流片成本高达数千万美元，大约需要六个月才能生产出成品芯片。没有人能保证芯片在第一次流片时就能正常工作，如果出现故障，公司将需要诊断问题并重复流片步骤。

消息人士称，在OpenAI内部，这款专注于AI训练的芯片被视为一种战略工具，旨在增强OpenAI与其他芯片供应商的谈判筹码。在推出首款芯片后，OpenAI的工程师计划在每次迭代中开发功能更强大、更先进的处理器。

如果最初的流片顺利进行，OpenAI将能够量产其首款内部AI芯片，并可能在今年晚些时候测试英伟达芯片的替代品。OpenAI计划今年将其设计提交给台积电，这表明在其首个设计上取得了快速进展，而其他芯片设计商可能需要数年时间才能完成这一过程。

微软和Meta等大型科技公司多年来一直努力生产出令人满意的芯片。最近由中国人工智能初创公司DeepSeek引发的市场崩盘也引发了人们的疑问：未来开发强大模型所需的芯片数量是否会减少。

OpenAI的芯片由公司内部团队设计，该团队由Richard Ho领导，过去几个月人数翻了一番，达到40人，并与博通合作。一年多前，Richard Ho从Alphabet旗下的谷歌加入OpenAI，在谷歌，他曾帮助领导这家搜索巨头的定制AI芯片项目。

领英资料显示，Richard Ho 1986年到1990年在英国曼彻斯特大学学习微电子系统工程，1990年到1996年在美国斯坦福大学取得计算机科学博士学位。2014年到2022年，他在谷歌工作，最高职位为高级工程师主管。2022年，他加入OpenAI。

Richard Ho的团队规模比谷歌或亚马逊等科技巨头的大规模项目要小。据了解芯片设计预算的业内人士称，为一个雄心勃勃的大型项目设计一款新芯片，单个版本的成本可能高达5亿美元。而围绕芯片开发必要的软件和外围设备的成本可能会翻倍。

OpenAI、谷歌和 Meta等生成式人工智能模型制造商已经证明，数据中心中串联在一起的芯片数量越来越多，使得模型变得更加智能，因此，对芯片的需求永无止境。

Meta表示，明年将在人工智能基础设施上投入600亿美元，微软表示将在2025年投入800亿美元。目前，英伟达的芯片最受欢迎，市场份额约为80%。OpenAI本身也参与了美国总统特朗普上个月宣布的5000亿美元“星际之门”基建计划。

但成本上升和对单一供应商的依赖，已促使微软、Meta以及现在的OpenAI等主要客户探索英伟达芯片的内部或外部替代品。

消息人士称，OpenAI的内部AI芯片虽然能够训练和运行AI模型，但最初将以有限的规模部署，主要用于运行 AI模型。该芯片在公司基础设施中的作用有限。

为了实现与谷歌或亚马逊的AI芯片计划一样全面的努力，OpenAI必须雇用数百名工程师。

台积电正在利用其先进的3纳米工艺技术制造OpenAI的AI芯片。消息人士称，该芯片采用常用的脉动阵列架构，配备高带宽内存 (HBM)（英伟达也在其芯片中使用这种内存），并具有广泛的网络功能。

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