A OpenAI quer reduzir a sua dependência da NVIDIA e, para isso, está a trabalhar no seu próprio chip AI.
A produção deverá ficar à responsabilidade da TSMC.
OpenAI e TSMC vão desenvolver chip AI
A OpenAI está a avançar com o seu plano de reduzir a dependência das GPUs da NVIDIA. Para isso, está a desenhar o seu próprio chip de inteligência artificial.
De acordo com as últimas informações, a empresa está a finalizar o design, um processo que deve ser concluído nos próximos meses.
Se tudo correr bem, a OpenAI poderá enviar seu chip para a TSMC para a etapa de tape-out ainda no primeiro semestre do ano, um passo essencial para a produção em larga escala.
Inicialmente, o chip da OpenAI terá um papel limitado, sendo responsável apenas pelo treino e execução de modelos de IA.
A CNBC relata que o processo de tape-out pode levar seis meses e custar milhões de dólares, mas a TSMC poderia acelerar a produção caso a OpenAI esteja disposta a pagar um valor adicional.
No entanto, não há garantias de que a primeira tentativa seja bem-sucedida. Se houver falhas, será necessário um novo tape-out para corrigir problemas e ajustar o design.
Dependendo da quantidade de unidades planeadas, a importância deste projeto pode crescer rapidamente. Caso tudo saia conforme o planeado, a produção em massa começará em 2026, com a TSMC a utilizar a tecnologia de 3nm e uma arquitetura de matriz sistólica com High Bandwidth Memory (HBM), semelhante ao que a NVIDIA usa nas suas GPUs de IA.
Os rumores anteriores indicavam que a OpenAI iria utilizar o processo A16 Angstrom da TSMC para o Sora, mas ainda não está claro se esse é o mesmo o chip que está em desenvolvimento ou se é uma solução separada.
O projeto está a ser liderado por Richard Ho com uma equipa que já conta com 40 engenheiros especializados.
A Broadcom também está a colaborar neste desenvolvimento, embora a sua participação exata ainda não tenha sido detalhada.
Este movimento mostra que a OpenAI está a tentar alcançar a independência tecnológica e aumentar o controlo sobre os seus próprios chips, o que pode reduzir custos no futuro e aumentar sua competitividade no mercado de IA.
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