의 새로운 보고서블룸버그OpenAI의 CEO인 Sam Altman은 다음과 같이 말합니다.AI 칩 벤처를 위해 수십억 달러 모금그 현금을 사용하여 전 세계로 뻗어나가고 이름 없는 '최고의 칩 제조업체'와 협력하는 제조를 위한 '공장 네트워크'를 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다.

AI 모델 실행에 대한 주요 비용과 제한 사항은 메시지에 응답하고 이미지를 생성하는 ChatGPT 또는 DALL-E와 같은 봇 뒤의 계산을 처리할 수 있는 충분한 칩이 있다는 것입니다.엔비디아의 가치가 상승했습니다처음으로 1조달러 돌파작년에는 GPT-4, Gemini, Llama 2 및 기타 모델이 인기 있는 H100 GPU에 크게 의존했기 때문에 부분적으로 가상 독점으로 인해 발생했습니다.

이에 따라,제조 경쟁복잡한 AI 시스템을 실행하기 위한 더 많은 고성능 칩이 강화되었습니다.그만큼제한된 수의 팹고급 칩을 만들 수 있는 능력이 있다는 사실은 Altman이나 다른 사람이 새로운 칩을 생산하기 위해 필요하기 전에 용량 수년 동안 입찰하도록 유도합니다.그리고 반대하는애플 같은 것비영리 OpenAI가 여전히 감당할 수 없는 비용을 감당할 자금이 풍부한 투자자가 필요합니다.소프트뱅크그룹과 아부다비 소재 AI 지주회사 G42가 알트만의 프로젝트 자금 조달을 논의한 것으로 알려졌다.

A person holding Microsoft’s Azure Maia 100 AI chip

Microsoft의 새로운 Azure Maia 100 AI 프로세서.

이미지: 마이크로소프트

AI 모델을 개발하는 다른 회사들도 자체 칩을 만드는 데 도전했습니다.OpenAI의 투자자인 Microsoft는 지난 11월에 다음과 같이 발표했습니다.최초의 맞춤형 AI 칩 제작모델을 훈련하기 위해 Amazon이 그 뒤를 바짝 쫓고 있습니다.새 버전 발표Trainium 칩 중 하나입니다. Google의칩 설계팀은 DeepMind AI를 사용하고 있습니다.달리기Google Cloud 서버에서TPU(텐서 처리 장치)와 같은 AI 프로세서를 설계합니다.

AWS, Azure, Google도 Nvidia의 H100 프로세서를 사용합니다.이번 주 Meta CEO Mark Zuckerberg는말했다더 버지알렉스 히스 기자Meta는 인공일반지능(AGI) 개발을 추구함에 따라 올해 말까지 340,000개 이상의 Nvidia H100 GPU를 소유하게 될 것입니다.

Picture of the GH200 AI processor platform, showing two dies on a circuit board

엔비디아 GH200 '그레이스 호퍼 슈퍼칩'

이미지: 엔비디아

엔비디아는 이미 이를 발표했다.차세대 GH200 그레이스 호퍼 칩공간에서의 지배력을 확장하는 동시에경쟁사 AMD,퀄컴, 그리고인텔이 출시했습니다노트북, 휴대폰 및 기타 장치에서 실행되는 AI 모델을 구동하도록 설계된 프로세서입니다.