OpenAI 不想再「跪著」買顯卡了

OpenAI：11 億買應用，65 億買硬件，再砸百億造芯片。

作者丨鄭佳美

編輯丨馬曉寧

如果說過去幾年 OpenAI 是靠 GPT 模型打天下，那么現(xiàn)在，它的野心已經(jīng)遠遠不止做一家模型公司。

《金融時報》最新消息，OpenAI 正在和博通合作，自研一顆代號“XPU”的 AI 推理芯片，預計會在2026 年量產(chǎn)，由臺積電代工。不同于英偉達 的 GPU，這款芯片不會對外銷售，而是專門滿足 OpenAI 內(nèi)部的訓練與推理需求，用來支撐即將上線的 GPT-5 等更龐大的模型。

為什么要自己造？原因其實很直接。

首先，Nvidia 芯片不僅貴，而且還不好搶，OpenAI 每次訓練新模型都要消耗成千上萬張 GPU。自研芯片可以降低成本、提升效率，更關鍵的是，它能把命脈握在自己手里。

當然，這一舉動也被外界解讀為 OpenAI 從買算力走向造算力的關鍵一步。

據(jù)報道，博通 CEO Hock Tan 在財報中提及，公司新增一筆規(guī)模高達100 億美元的定制芯片訂單，并將在 2026 年進入“強勁發(fā)貨期”。

雖然未點名客戶，但業(yè)內(nèi)普遍將矛頭指向 OpenAI，此舉將不僅讓 OpenAI 成為繼谷歌 TPU、亞馬遜 Trainium、Meta Artemis 之后，又一家押注自研 AI 芯片的大廠，也讓博通的 AI 定制芯片業(yè)務再添一名重量級客戶。

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OpenAI 在多線出擊

這并不是 OpenAI 最近唯一的大動作，它的野心遠不止在芯片上落子。今年以來 OpenAI 在硬件、應用和算力基建三條戰(zhàn)線上幾乎是在同時提速。

先說硬件。今年 5 月，OpenAI 花了65 億美元收購了由蘋果前設計大師 Jony Ive 創(chuàng)辦的 AI 硬件公司io。值得一提的是，這個硬件公司的團隊成員正是當年設計 iPhone 的那群人，履歷相當豪華，現(xiàn)在他們加入 OpenAI，意味著公司不再滿足于軟件服務，而是真的要把 AI 做成人人手里的消費級設備。

再看應用。就在前幾天，OpenAI 又出手收購了一家做產(chǎn)品測試和實驗平臺的公司Statsig，交易金額在11 億美元左右，是 OpenAI 迄今最大規(guī)模的收購之一。而 Statsig 的強項是做 A/B 測試和功能實驗，能幫助工程團隊快速迭代產(chǎn)品。

收購之后，創(chuàng)始人 Vijaye Raji 直接加入 OpenAI，當上了“應用 CTO”，負責 ChatGPT、Codex 等核心產(chǎn)品的工程和架構。與此同時，OpenAI 的管理層也在調(diào)整：前 Instacart CEO Fidji Simo 負責應用業(yè)務，Kevin Weil 轉(zhuǎn)去研究，Srinivas Narayanan 接管 B2B 應用。

從這里能看出，OpenAI 正在刻意把研究和應用兩條線拆開，并且分別配上重量級操盤手。這種組織架構，已經(jīng)更接近一家成熟大廠，而不只是單純的研究機構了。

在算力基建上，OpenAI 也在加碼。它正在推進代號“Stargate”的超級數(shù)據(jù)中心項目，投入規(guī)模據(jù)說可能高達數(shù)百億美元。奧特曼甚至放話，到 2025 年底，OpenAI 擁有的 GPU 數(shù)量將突破100 萬臺。

這是什么概念？放在幾年前，整個行業(yè)加起來可能都沒有這個量。算力擴容的背后，就是要保證未來的 GPT-5、GPT-6 能有足夠的糧草去訓練。

與此同時，OpenAI 還在分散風險，一邊租 Google 的 TPU，一邊和 AMD 合作，避免完全受制于英偉達。

02

一條最難走的路

放在行業(yè)背景里看，這一步也讓 OpenAI 成為繼谷歌、亞馬遜、Meta 之后，又一家把自研芯片提上日程的 AI 巨頭。谷歌有 TPU，亞馬遜有 Trainium，Meta 有 Artemis，如今 OpenAI 補上了 XPU。

目前外界披露的情況是：OpenAI 研發(fā)的芯片是專門面向推理場景的，由前谷歌 TPU 工程師Richard Ho帶領大約40 人的團隊負責，博通提供關鍵設計與 IP，臺積電則計劃用3nm 工藝代工。

從 AI infra 的角度去看，OpenAI 確實邁出了非常勇敢的一步。

畢竟過去的幾年中，行業(yè)的優(yōu)化幾乎都圍繞著如何讓 GPU 的利用率更高，如何讓每一張卡都物盡其用的節(jié)奏去走。而這次 OpenAI 選擇先做推理芯片，其實也是這個邏輯。

而且推理芯片的設計門檻相對低一些，它可以在現(xiàn)有的 GPU 體系之外起到補位的作用。換句話說，XPU 不是要立刻取代英偉達芯片，而是要先把推理這一環(huán)牢牢掌握在自己手里。

這也足以說明 OpenAI 的野心：它已經(jīng)不滿足于依賴現(xiàn)成 GPU，而是開始嘗試從底層重塑算力體系。

但問題是，這條路的好處和弊端都同樣明顯。

自研的好處十分直觀。首先，它可以完全針對大模型的計算模式進行定制，不必像英偉達 GPU 那樣兼顧各種任務。這樣一來，推理效率更高、能耗更低，還能在內(nèi)存帶寬和互聯(lián)架構等瓶頸上做專門優(yōu)化。

其次，成本壓力也是核心驅(qū)動力。英偉達 GPU 的價格居高不下，大模型的訓練和推理往往要消耗成千上萬張卡。如果自研芯片能帶來哪怕20% 的能效提升，長期節(jié)省下來的電費和算力時間，就足以抵消掉巨額的研發(fā)投入。

更重要的是，自研還能擺脫對單一供應商的依賴，把模型、軟件和硬件深度綁定，形成更堅固的護城河。

但問題同樣很現(xiàn)實。首先是資金和周期，先進制程芯片的設計與流片成本動輒數(shù)億美元，整個周期至少要三到五年。而在這段時間里，英偉達的 GPU 還在不斷迭代，等 XPU 真正上線時能否保持競爭力，還是個未知數(shù)。

其次是人才瓶頸，能設計超大規(guī)模 AI 加速器的架構師鳳毛麟角，團隊搭建本身就是一道難關。軟件生態(tài)問題更為棘手，英偉達最大的優(yōu)勢不是硬件，而是 CUDA 生態(tài)，已經(jīng)成為行業(yè)事實標準。

這也意味著，OpenAI 不僅要造出芯片，還要重新搭建編譯器、驅(qū)動、工具鏈，并說服自家工程師愿意遷移，這一點比造出硬件本身還要更難。

03

屬于 OpenAI 的下一個十年

越激進，風險越大，故事也越精彩。

芯片研發(fā)的失敗率從來不低，消費級 AI 設備的市場需求依舊模糊，超級數(shù)據(jù)中心的投入更是前所未有。OpenAI 所走的，可能是整條產(chǎn)業(yè)鏈中最昂貴、最復雜、也最容易摔跤的一條路。

正因如此，它的故事才更值得關注。OpenAI 今天的選擇，不只是為了應對 GPT-5 的算力問題，而是在為未來十年乃至二十年的競爭埋下伏筆。它想要的是，在下一個時代里，像蘋果之于智能手機、微軟之于 PC 操作系統(tǒng)一樣，占據(jù)一個不可撼動的核心位置。

所以，當我們談論 OpenAI 的下一個十年，真正的問題不再是“它還能不能造出更強的 GPT”，而是它能不能用芯片、硬件、算力和應用，一起構筑出屬于 AI 時代的基礎設施。

如果它做到了，那未來科技產(chǎn)業(yè)的秩序，可能會因為今天的這幾步棋，而徹底被改寫。

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