当全球科技界仍在咀嚼OpenAI首席执行官山姆·奥特曼放言quot;7万亿美元重塑芯片业quot;的野心时,一场实际投入已达百亿美元量级的合纵连横已悄然落地。
10月6日,有消息称,OpenAI与AMD共同宣布的价值百亿美元芯片合作协议,不仅标志着人工智能巨头首次以资本绑定方式深度介入硬件领域,更预示着算力霸权争夺战进入全新阶段——昔日依赖英伟达的顶级模型开发商,正试图用资本杠杆撬动封闭的芯片帝国高墙。
从客户到股东?
OpenAI对AMD 数十万块人工智能芯片订单的需求,折射出大模型迭代背后的算力焦虑。
据行业测算,以OpenAI训练GPT模型为例,GPT-4需要使用2.5万张英伟达A100 GPU,并行训练100天左右的时间,在此期间要处理13万亿个token,并且涉及大约1.76万亿个参数。在不久的将来,开发大模型所需的算力将实现指数级的增长。
当全球90%的高端AI芯片市场被英伟达掌控,OpenAI选择将数百亿美元投入AMD,本质是在打破供应商锁定效应的同时,构建自主可控的算力供应链。
协议中最具颠覆性的条款,是OpenAI获得AMD认股权证,允许其以每股1美分的价格收购这家晶片制造商最多10%的股份。这种“象征性对价+巨额订单”的组合拳,意味着OpenAI不再满足于扮演采购方角色,而是通过资本渗透直接参与芯片架构定义。
当软件巨头成为芯片企业的战略股东,传统硬件厂商的议价能力或许面临重新洗牌。
此外,OpenAI以自身行业号召力为AMD站台,实则是以应用倒逼硬件生态的釜底抽薪之策。
生态破局:从软件定义硬件到应用重构生态
这笔交易远非简单的供应商替换,其深层意图在于撼动英伟达凭借CUDA软件生态所构筑的“算力护城河”。
数十年来,英伟达的CUDA平台已成为AI开发领域的“隐形操作系统”,将全球开发者牢牢锁定在其硬件架构之上。多项权威行业分析和媒体报道指出,CUDA不仅为英伟达GPU提供并行计算支持,更通过成熟的软件生态,成为AI开发不可替代的基础设施。
任何挑战者,无论其芯片硬件性能如何,都难以在短期内复制这一庞大而成熟的软件生态。
OpenAI与AMD的结盟,或许试图从应用制高点破解这一困局。
作为AI大模型应用的全球标志性企业,OpenAI的选择本身即是极具分量的行业风向标。其将自身最核心的算力需求——未来可能高达数十万块的AI芯片订单——押注于AMD,实质上是以自身庞大的工作负载和模型架构为“蓝图”,以加速AMD芯片架构与软件栈的优化与成熟。
这是一种典型的“应用倒逼硬件,软件定义生态”的战略路径。
OpenAI和AMD共同开发基于AMD处理器的AI数据中心,也在一定程度上透露,OpenAI不再被动接受现有硬件的能力边界,而是主动将其在模型训练与推理中积累的算法洞察和性能需求,注入AMD的研发流程。
这种深度绑定,使得AMD的芯片能够从设计之初就为运行OpenAI这类顶尖模型进行极致优化,从而有望在特定关键领域实现对英伟达的效能超越。
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