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OpenaiはNvidiaでの依存を減らすために彼自身のIAチップを置いています

内部AIチップの設計には、数年間の仕事と巨大な投資が必要です。 Openaiは、最初のプロセッサの設計をすぐに完成させることから、重要な一歩を踏み出すことを望んでいます。 Openaiは現在、Nvidiaプロセッサへの依存を制限することを目的とした戦略的プロジェクトである最初の人工知能チップの設計を最終決定しています。同社は、3ナノメートルでの製造のために、今後数か月以内に設計を台湾半導体製造会社(TSMC)に送る予定です。 Openaiの戦略的プロジェクト プロセッサIAの需要は、より強力な人工知能モデルの開発により爆発します。今日、NvidiaはIAフリーマーケットの約80%を保有しています。これは、特定のプレーヤーが代替案を探すように促す準独占です。 ChatGptを引き起こすOpenaiは、アメリカのメーカーへの依存を減らすために独自のプロセッサを生産したいと考えています。 このプロジェクトの最初のフェーズは、トレーニングプロセッサの設計と、専門のチップに取り組んだ元GoogleエンジニアのRichard Hoが率いるAIモデルの実行に基づいています。数ヶ月前に20人がいた彼のチームは、約40人のエンジニアに到達するために2倍になりました。 開発がスムーズに続く場合、スタートアップは2026年にシリーズの生産を達成したいと考えています。ただし、AIチップの設計は複雑で高価なプロセスです。最初のテープアウト(製造業における設計の送信段階)は、数千万ドルの投資を表しており、平均6か月かかります。障害が発生した場合、会社はエラーを診断し、製造を再起動する必要があり、その結果、追加費用が発生します。 TSMCに委託された製造業 OpenaiはTSMCを選択して、3ナノメートルでプロセッサを生産しました。これは、エネルギー効率と計算能力の向上を提供する高度なテクノロジーです。によると ロイター、チップは、大きな帯域幅メモリ(HBM)を備えた収縮期ネットワークアーキテクチャに基づいています。これは、NVIDIAが独自のIAプロセッサで使用するコンセプトです。 このスケールのチップを開発するための総コストは、統合に必要なソフトウェアインフラストラクチャは言うまでもなく、単一世代で5億ドル以上と推定されます。すでに独自のチップを持っているGoogleやAmazonのような俳優と競争するには、Openaiは何百人もの追加エンジニアを雇う必要があります。 Nvidiaが支配する市場 Openaiは、Nvidiaへの依存を減らすことを求めている唯一の会社ではありません。 MicrosoftとMetaは、巨大な予算で自家製のノミにも投資しています。 Metaは2025年にIAインフラストラクチャに600億ドルを費やすことを計画していますが、Microsoftは同じ期間に800億ドルを投資します。 これらの努力にもかかわらず、Nvidiaは、その実績のあるAIソリューションと技術の進歩のおかげで、セクターの企業の特権的なサプライヤーであり続けています。したがって、Openaiは、ホームプロセッサが大規模な採用を検討する前に既存のモデルと競合できることを実証する必要があります。 このプロジェクトがリードすると、Openaiの戦略のターニングポイントをマークし、そのオファーを徐々に拡大し、技術の独立性を強化する可能性があります。それまでの間、同社はNvidiaノミに代わる実行可能な代替品をテストする前に、まだいくつかの段階を超えなければなりません。 #OpenaiはNvidiaでの依存を減らすために彼自身のIAチップを置いています

OpenaiはNvidiaでの依存を減らすために彼自身のIAチップを置いています

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2025-02-10 17:13:00


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内部AIチップの設計には、数年間の仕事と巨大な投資が必要です。 Openaiは、最初のプロセッサの設計をすぐに完成させることから、重要な一歩を踏み出すことを望んでいます。

Openaiは現在、Nvidiaプロセッサへの依存を制限することを目的とした戦略的プロジェクトである最初の人工知能チップの設計を最終決定しています。同社は、3ナノメートルでの製造のために、今後数か月以内に設計を台湾半導体製造会社(TSMC)に送る予定です。

Openaiの戦略的プロジェクト

プロセッサIAの需要は、より強力な人工知能モデルの開発により爆発します。今日、NvidiaはIAフリーマーケットの約80%を保有しています。これは、特定のプレーヤーが代替案を探すように促す準独占です。 ChatGptを引き起こすOpenaiは、アメリカのメーカーへの依存を減らすために独自のプロセッサを生産したいと考えています。

このプロジェクトの最初のフェーズは、トレーニングプロセッサの設計と、専門のチップに取り組んだ元GoogleエンジニアのRichard Hoが率いるAIモデルの実行に基づいています。数ヶ月前に20人がいた彼のチームは、約40人のエンジニアに到達するために2倍になりました。

開発がスムーズに続く場合、スタートアップは2026年にシリーズの生産を達成したいと考えています。ただし、AIチップの設計は複雑で高価なプロセスです。最初のテープアウト(製造業における設計の送信段階)は、数千万ドルの投資を表しており、平均6か月かかります。障害が発生した場合、会社はエラーを診断し、製造を再起動する必要があり、その結果、追加費用が発生します。

TSMCに委託された製造業

OpenaiはTSMCを選択して、3ナノメートルでプロセッサを生産しました。これは、エネルギー効率と計算能力の向上を提供する高度なテクノロジーです。によると ロイター、チップは、大きな帯域幅メモリ(HBM)を備えた収縮期ネットワークアーキテクチャに基づいています。これは、NVIDIAが独自のIAプロセッサで使用するコンセプトです。

このスケールのチップを開発するための総コストは、統合に必要なソフトウェアインフラストラクチャは言うまでもなく、単一世代で5億ドル以上と推定されます。すでに独自のチップを持っているGoogleやAmazonのような俳優と競争するには、Openaiは何百人もの追加エンジニアを雇う必要があります。

Nvidiaが支配する市場

Openaiは、Nvidiaへの依存を減らすことを求めている唯一の会社ではありません。 MicrosoftとMetaは、巨大な予算で自家製のノミにも投資しています。 Metaは2025年にIAインフラストラクチャに600億ドルを費やすことを計画していますが、Microsoftは同じ期間に800億ドルを投資します。

これらの努力にもかかわらず、Nvidiaは、その実績のあるAIソリューションと技術の進歩のおかげで、セクターの企業の特権的なサプライヤーであり続けています。したがって、Openaiは、ホームプロセッサが大規模な採用を検討する前に既存のモデルと競合できることを実証する必要があります。

このプロジェクトがリードすると、Openaiの戦略のターニングポイントをマークし、そのオファーを徐々に拡大し、技術の独立性を強化する可能性があります。それまでの間、同社はNvidiaノミに代わる実行可能な代替品をテストする前に、まだいくつかの段階を超えなければなりません。

#OpenaiはNvidiaでの依存を減らすために彼自身のIAチップを置いています

執筆者について: nipponese

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