此外，据称OpenAI还聘请了曾参与谷歌张量处理单元（TPU）开拓和生产的谷歌前员工，以帮助其进行AI芯片的设计事情。而博通此前也曾与谷歌互助开拓过TPU。
OpenAI探索自主研制AI芯片的可能性OpenAI高度依赖英伟达的GPU来知足其大型措辞模型的算力需求。自OpenAI成立以来，英伟达一贯是其主要的互助伙伴。英伟达供应的GPU为OpenAI的模型演习供应了强大的算力支持。例如，在OpenAI的早期发展阶段，英伟达CEO黄仁勋亲自将首个轻量化小型超算DGX-1送给OpenAI，极大地提升了其打算效率。
OpenAI开拓的ChatGPT、GPT-4、DALL-E3等人工智能模型，目前都依赖英伟达昂贵的GPU。称，OpenAI已经投入大量资金购买英伟达的芯片，以知足其AI研究和运用的算力需求。据宣布，OpenAI曾决定投入216亿美元购买72万片英伟达H100芯片。
然而，随着天生式AI技能的迅猛发展，算力需求急剧增加，对GPU等硬件的依赖也越来越大。为了降落对外部供应商的依赖，并优化本钱构造，OpenAI开始探索自主制造AI芯片的可能性。
据称，奥特曼去年就决定创办一家新公司，开拓和生产新的人工智能（AI）芯片，并帮助建立生产这些芯片的工厂以及采取这些芯片的数据中央。今年1月，有称，奥特曼曾与软银集团和总部位于阿布扎比的G42进行了融资会谈，为一家新的芯片制造企业筹集数十亿美元资金。今年2月，传闻的数十亿美元升级为数万亿美元。
除此之外，为了加强AI芯片的研发实力，OpenAI还在积极招募前谷歌员工。这些员工拥有丰富的Tensor处理器开拓履历和技能，将有助于OpenAI开拓出具有竞争力的AI做事器芯片。业界普遍估量，OpenAI的第一代自研芯片将在未来几年内推出。这些芯片有望大幅降落OpenAI的算力本钱，并提高其在大规模数据处理和深度学习任务中的竞争力。
除了自研芯片外，OpenAI还可能与其他半导体设计公司进行互助，以开拓新的AI芯片产品。例如，有宣布称OpenAI正与博通等半导体设计公司就开拓新芯片进行洽谈。这些互助将有助于OpenAI拓宽其供应链渠道，并降落对单一供应商的依赖风险。
博通定制化ASIC芯片低调实现古迹增长比较于英伟达，博通在AI芯片领域显得尤为低调。然而，值得关注的是，在过去一年，半导体行业下行周期中，除了英伟达以GPU霸主身份实现古迹快速发展之外，博通也由于AI的发达发展，实现古迹稳健增长。
据Gartner统计，2023年按照半导体发卖额打算，英伟达以56.4%的收入同比增速，首次进入Gartner统计的半导体Top5阵营，而前十公司中不才行周期能实现发展的其余两家公司，一家是博通，一家是意法半导体。
博通CEO兼主席HockTan（陈福阳）表示，第一财季和2024全体财年有两大收入增长动力。其一是公司前不久完成收购Vmware，随着客户支配Vmware的根本举动步伐，匆匆成博通软件根本举动步伐部分收入增长；其二是人工智能数据中央对网络产品的强劲需求，以及人工智能定制加速器在超大规模数据中央方面的需求推动半导体部分领域增长。
博通是通信芯片行业的环球龙头，在交流路由芯片、Wi-Fi芯片等多个领域具有领先地位。其AI芯片领域的业务紧张表示在定制化ASIC芯片以及干系的数据交流芯片上。博通定制化ASIC芯片广泛运用于数据中央、云打算、高性能打算（HPC）、5G无线根本举动步伐等领域。
博通可以说是AI领域ASIC定制化芯片的主要参与力量。谷歌自研的TPU AI加速芯片，博通是核心参与力量，不仅与谷歌团队共同参与研发，还供应了关键的芯片间互联通信知识产权，并卖力了制造、测试和封装等步骤。
微软与Meta等科技巨子也选择与博通互助，共同设计研发AI芯片。例如，Meta的第一代和第二代AI演习加速处理器便是与博通共同设计的，估量博通还将在2024年下半年和2025年加快研发Meta下一代AI芯片MTIA 3。
博通定制化ASIC芯片的特点紧张表示在：其一、高性能，博通的ASIC芯片集成了前辈的硅技能和高性能的设计方法，能够供应卓越的打算和数据处理能力。这些芯片在吞吐量、算力水平等方面具有显著上风，能够知够数据中央和云打算等场景下的高性能需求。
其二，低功耗，定制化ASIC芯片在功耗方面进行了优化，比较通用芯片具有更低的功耗表现。这对付降落数据中央和云打算等场景下的运营本钱具有主要意义。
其三，高可靠性，博通的ASIC芯片在设计和制造过程中采取了严格的质量掌握标准，确保了芯片的高可靠性和稳定性。这对付保障数据中央和云打算等关键根本举动步伐的可靠运行至关主要。
其四，灵巧性，博通供应定制化的ASIC芯片办理方案，能够根据客户的详细需求进行灵巧设计和调度。这种灵巧性使得博通能够知足不同行业和场景下的多样化需求。
虽然比较于GPU来说，定制化ASIC在通用性上较差，然而其上风也非常明显，就如谷歌的TPU，便是ASIC定制化AI芯片的一种，它转为深度学习设计，打算效率很高。目前，在大模型演习过度依赖英伟达GPU的环境下，不少科技公司在考试测验新的路径来知足特定场景的算力需求，如谷歌、微软以及OpenAI等与博通互助研制专门的定制化ASIC芯片。
写在末了目前，OpenAI的AI模型紧张依赖于英伟达的GPU。通过自主制造AI芯片，OpenAI可以减少对英伟达的依赖，降落采购本钱，并增强自身的技能自主可控能力。通过与博通互助，OpenAI能够更快成功研制AI芯片，而且性能可以得到担保，就如谷歌TPU一样。OpenAI与博通的的互助无疑也会进一步将博通推向台前，推动AI芯片市场竞争格局发生变革。
