据彭博社消息,奥特曼再次为一家人工智能芯片企业筹集数十亿美元。
目的是利用这笔资金开发一个“工厂网络”(network of factories),用于制造,该网络将延伸到全球,并涉及与未透露名字的“顶级芯片制造商”合作。
众所周知,运行人工智能模型的一个主要成本和限制是没有足够的芯片来处理ChatGPT或DALL-E等机器人背后的计算,这些机器人会回答提示并生成图像。
去年,英伟达的市值首次突破1万亿美元,部分原因就是GPT-4、Gemini、Llama2和其他型号都严重依赖英伟达的H100GPU,因此几乎占据了垄断地位。
因此,制造更多高性能芯片来运行复杂人工智能系统的竞赛只会加剧。
能够制造高端芯片的晶圆厂数量有限,这促使奥特曼或其他任何人在需要产能之前竞标多年,以生产新芯片。
与苹果公司等公司对抗需要财力雄厚的投资者,他们将承担非营利组织OpenAI仍然无法承受的成本。
据报道,软银集团和总部位于阿布扎比的人工智能控股公司G42一直在就为奥特曼的项目筹集资金进行谈判。
其他开发人工智能模型的公司也开始制造自己的芯片。
OpenAI 的投资者微软在11月宣布,它已经构建了第一个用于训练模型的定制 AI 芯片,紧随其后的是亚马逊宣布了其 Trainium 芯片的新版本。
谷歌的芯片设计团队正在使用其在谷歌云服务器上运行的 DeepMind AI 来设计 AI 处理器,如张量处理单元 (TPU)。
AWS、Azure 和 Google 也使用 Nvidia 的 H100处理器。
本周,MetaCEO扎克伯格向The Verge透露:
随着该公司追求通用人工智能 (AGI) 的发展,到今年年底,Meta 将拥有超过340,000个英伟达的 H100GPU。
据了解,英伟达已经宣布了其下一代 GH200Grace Hopper 芯片,以扩大其在该领域的主导地位,而竞争对手 AMD、高通和英特尔则推出了旨在为笔记本电脑、手机和其他设备上运行的 AI 模型提供动力的处理器。
总而言之,GPU,依旧是AIGC抢手的热点。