OpenAI, het bedrijf achter ChatGPT, onderneemt naar verluidt stappen om de toenemende uitdaging van de escalerende schaarste en kosten van kunstmatige intelligentie (AI)-chips aan te pakken.

Daarom verdiepen in maatwerk Creatie van AI-chips zou aan de horizon van OpenAI kunnen liggen, een beweging die de stappen van technologiegiganten als Amazon en Google weerspiegelt.

Het verschrikkelijke GPU-landschap

Momenteel leunt OpenAI sterk op Graphics Processing Units (GPU's), waarbij Nvidia, een marktleider met meer dan 80% van het wereldwijde marktaandeel, hun belangrijkste leverancier is. GPU’s zijn bijzonder geschikt voor AI-toepassingen omdat ze parallelle bewerkingen kunnen verwerken.

🤖💥 OpenAI's zoektocht naar dominantie van AI-chips 🧠🔌

OpenAI, de kracht achter ChatGPT, begint aan een strategische reis om het tekort aan AI-chips en de kostenproblemen aan te pakken, met mogelijke plannen waaronder chipontwikkeling en acquisities. Hier is de primeur:

🔬 Verkennen
Meerdere… pic.twitter.com/JfgiM4QCSS

— AI Journos (@AIJournos) 6 oktober 2023

Met de toegenomen mondiale vraag naar AI-gestuurde oplossingen is de beschikbaarheid van deze essentiële chips echter afgenomen. Als gevolg hiervan zijn hun prijzen enorm gestegen, waardoor bedrijven als OpenAI in een hachelijke situatie terecht zijn gekomen.

CEO Sam Altman heeft niet gezwegen over de druk. Het vlaggenschipproduct van OpenAI, ChatGPT, illustreert de ernst van de situatie. Elke door ChatGPT verwerkte zoekopdracht kost ongeveer 4 cent. Om dit in perspectief te plaatsen: als ChatGPT's gebruik uitgroeide tot zelfs een tiende van de schaal van Google Search, zou OpenAI een initiële investering van ongeveer $48.1 miljard aan GPU's nodig hebben, gevolgd door een jaarlijkse investering van $16 miljard voor operationele activiteiten.

Bouwen of niet bouwen: het raadsel van OpenAI

Geconfronteerd met dergelijke kosten en de potentiële dreiging van GPU-tekorten, evalueert OpenAI alternatieven. Een haalbare optie is het maken van op maat gemaakte AI-chips die zijn afgestemd op hun specifieke behoeften. Een dergelijke strategische verandering zou OpenAI op de kaart zetten hetzelfde pad zoals Amazon en Google, die het chipontwerp hebben onderzocht om beter aan te sluiten bij hun operationele eisen.

Toch is het een uitdaging om je te wagen aan het maken van chips. Naast de technische complexiteit zijn er ook aanzienlijke financiële implicaties. Experts uit de sector schatten dat deze onderneming OpenAI jaarlijks honderden miljoenen zou kunnen kosten. En hoewel overnames het proces zouden kunnen versnellen (zoals Amazons overname van Annapurna Labs in 2015 deed), elimineren ze niet de inherente risico's van de onderneming.

Voorbij onmiddellijke behoeften

Hoewel de directe zorg het aanpakken van GPU-tekorten en -kosten is, reiken de implicaties van deze stap verder dan alleen operationele efficiëntie. Een van de belangrijkste investeerders van OpenAI, Microsoft, heeft sinds 10,000 een enorme supercomputer met 2020 Nvidia GPU's in gebruik genomen. Deze opzet kan slechts een tijdje worden volgehouden, vooral omdat de kunstmatige intelligentie voortschrijdt en er meer rekenkracht nodig is.

Verder nog een paar spelers monopoliseren de AI-chipmarkt, waarbij Nvidia de dominante kracht is. Het diversifiëren van chipbronnen of het hebben van interne chips zou OpenAI meer flexibiliteit bieden, de afhankelijkheden verminderen en leiden tot meer op maat gemaakte, efficiënte AI-oplossingen.

Het ontcijferen van de verwerkingskrachtpuzzel

Het begrijpen van de rekencapaciteiten van AI-modellen is cruciaal om de moeilijkheid te begrijpen. Bovendien zijn voor het trainen en verfijnen van deze modellen middelen nodig. Het is veelbetekenend dat de generatieve AI-technologieën van OpenAI werken op een supercomputer met 10,000 GPU's. Deze modellen zijn niet alleen uitgebreid, maar veranderen voortdurend. Bovendien zijn de modellen van OpenAI de afgelopen jaren enorm geëvolueerd, en dat kan zo blijven.

Meer parameters staan ​​echter gelijk aan meer rekenkracht, wat tot hogere kosten leidt. Met modellen die tot 175 miljard parameters kunnen bereiken, zoals in het geval van het ChatGPT-model, zijn de rekeneisen enorm. De voornaamste kosten zijn de aanschaf van deze GPU's en de lopende elektriciteits-, onderhouds- en upgradekosten.

OpenAI's potentiële uitstapje naar het maken van aangepaste AI-chips weerspiegelt een proactieve aanpak voor een sectorbrede uitdaging. Hoewel de initiële motivaties gebaseerd zijn op het aanpakken van de huidige GPU-schaarste en hoge kosten, kunnen de implicaties op de lange termijn het spel veranderen.

Op maat gemaakte chips kunnen resulteren in efficiëntere AI-modellen, lagere bedrijfskosten en een precedent scheppen voor andere AI-gestuurde bedrijven. Het pad dat voor ons ligt is echter onvoorspelbaar en kent hindernissen, zoals bij elke pioniersinspanning. De volgende stappen van OpenAI bepalen de weg voor de volgende fase van AI-onderzoek.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://metanews.com/openai-ventures-into-custom-ai-chip-development/