ChatGPT 誕生以來，芯片戰(zhàn)爭就是這場全球浪潮的另外一面——對于算力消耗巨大的大模型而言，芯片供給可以說是其成敗關鍵。
但到了 2024 年，全球芯片供給的緊張情況并沒有緩解，反而更緊張了。
首當其沖的是初創(chuàng)公司們。自 2023 年以來，OpenAI CEO Sam Altman 就一直在為找芯片而四處奔走。最近，他將目光投向了韓國。
1 月 25 日，OpenAI 首席執(zhí)行官 Sam Altman 訪韓，與韓國芯片巨頭三星、SK 探討合作。據《韓國中央日報》援引業(yè)內人士消息，他們會議上討論的主要話題之一是高帶寬內存（HBM）芯片，這是用于處理大量數據的最現代的內存芯片，對 AI 處理器至關重要。
△ Sam Altman 會見三星高管 圖源：SamMobile
據 Econotimes，Sam Altman 此行訪問了 SK 集團董事長崔泰源和 SK 海力士首席執(zhí)行官郭諾貞。SK 是重要的存儲芯片制造商，其半導體子公司 SK hynix 是高帶寬內存芯片的第一大制造商。SK 還與英偉達建立了密切的合作伙伴關系，是其下一代 HBM3E 芯片的獨家供應商。
Sam Altman 的 19 個小時首爾行程中，還訪問了三星平澤園區(qū)——這是世界上最大的半導體制造廠，平澤有三條生產線，生產 DRAM、晶圓代工和 NAND 閃存芯片。緊接著他又和三星電子副董事長 Kyung Kye-hyun 共進晚餐，后者是三星負責芯片業(yè)務的聯合首席執(zhí)行官之一。
事實上，Sam Altman 早在去年 6 月訪韓時就注意到了這兩家芯片巨頭，并表示愿意投資韓國的 AI 初創(chuàng)企業(yè)。Econotimes 引用一位不愿意透露姓名的官員消息稱，若合作達成，SK 和三星可能會負責開發(fā)和生產存儲芯片。
左手籌錢建廠，右手投資初創(chuàng)
對于 OpenAI 而言，自己造芯片意味著安全和長期更可控的成本。
從現狀來看，英偉達供應的芯片占據了 OpenAI 總芯片的 90%。高度的外部依賴，對于任何一家科技公司而言，都是一個危險的信號。而想要在不斷加劇的 AI 競賽中繼續(xù)保持技術優(yōu)勢，OpenAI 還需要找到更多芯片。
據《金融時報》消息，在接觸 SK 和三星之前，Sam Altman 就已經接觸了英特爾，還和臺積電討論過合作成立一家新的芯片工廠。為此，Sam Altman 已經與潛在的幾家大型投資人進行對話，包括總部位于阿布扎比的 G42 和日本軟銀集團，希望替該計劃籌集巨額資金。
除了自己建廠以外，Sam Altman 也早早就投資了三家芯片初創(chuàng)企業(yè)。
其中一家是曾推出過超大芯片的美國初創(chuàng)公司 Cerebras，Cerebras 的第二代 AI 芯片 WSE-2 晶體管數量達到 2.6 萬億個，AI 內核數量也達到了 85 萬個，多項指標打破世界紀錄。
△圖源：Cerebras 官網
另一家是 Rain Neuromorphics，這是一家設計模仿大腦工作方式的芯片初創(chuàng)公司。據《連線》報道，Rain AI 的首款芯片基于 RISC-V 開源指令集架構，面向包括手機、無人機 / 機器人等設備，其亮點是既能訓練算法，又能在部署時運行。盡管第一批硬件尚未向客戶交付，但 OpenAI 早已向 Rain AI 下了 5100 萬美元的預定訂單。
此外，Atomic Semi 也是 Sam Altman 關注的芯片企業(yè)之一。這家企業(yè)由 Jim Keller 和 Sam Zeloof 共同創(chuàng)立，前者曾是 AMD K8 的首席架構師，還參與了蘋果 A4/A5 芯片的開發(fā)。Atomic Semi 的目標是簡化芯片制造流程，實現在快速生產，以期降低芯片成本。
硅谷大廠困于缺 " 芯 "
缺芯并不是 OpenAI 一家面臨的困境。
事實上，硅谷大廠們都競相投入資源唯恐錯過這一輪 AI 浪潮，但 AI 技術對于算力的消耗遠高于傳統(tǒng)業(yè)務。雙重因素疊加，導致了芯片的進一步短缺，價格也一路走高，英偉達更是在芯片市場一家獨大。
1 月 18 日，Meta 首席執(zhí)行官馬克?扎克伯格就宣布要為 AI 項目囤積大量芯片。預計到 2024 年底，Meta 將擁有 35 萬塊英偉達 H100 GPU，如果把其他芯片也計算在內的話，總量大約相當于 60 萬塊 H100 GPU。目前，單張 H100 的價格已漲至 3 萬 -4 萬美元（約合人民幣 21 萬 -28 萬元）。即使不考慮英偉達的產能是否真的能滿足 Meta 如此大的需求，這也將會是一筆大額開支。
此外，為了滿足個性化的需求，Google、蘋果、亞馬遜、微軟等公司也會選擇自行設計芯片。
但芯片設計尚且容易實現，想要建廠實現芯片自給自足，難度級別顯然就要高得多。尤其是高昂的建廠成本以及后續(xù)的維護成本，僅僅建造一個最先進的晶圓廠，就需要數百億美元，還不論其中數年的建造時間。
因此，更多的科技公司，會選擇僅僅定制芯片，然后將制造交給外包的晶圓廠商。
比如微軟的芯片項目 Athena。據 The Information，因為與 Google 和亞馬遜的競爭，微軟早在 2019 年就開始布局自研 AI 芯片 Athena，但生產則計劃外包給臺積電。但是，微軟并未如 The Information 報道的那樣，在 11 月的開發(fā)者大會上推出這款芯片，目前 Athena 是否能面世、何時面世仍是未知數。
可見，即使是科技大廠，想要造芯也不容易。
