[新聞]攜手博通採台積電 3 奈米，解密 OpenAI 2026 年自研 AI 晶片

看板Tech_Job作者 (pl132)時間3月前 (2025/09/05 17:46), 編輯推噓4(6推 2噓 34→)
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攜手博通採台積電 3 奈米，解密 OpenAI 2026 年自研 AI 晶片 https://tinyurl.com/26ytqefc 人工智慧大廠 OpenAI 預定 2026 年推出首款 AI 晶片，大幅降低依賴輝達 (NVIDIA) GPU，最佳化 AI 模型執行推論任務的性能與成本效益。晶片與半導體大廠博通（ Broadcom）合作開發，並由晶圓代工龍頭台積電 3 奈米打造，將對 AI 硬體市場產生深 遠影響。 路透社報導，OpenAI 最快 2025 年開始生產晶片，博通晶片設計和製造夥伴的專業知識 ，將成為關鍵。OpenAI 已縮減自建晶圓廠計畫，選擇博通和台積電等成熟廠商合作，以 避免高昂成本和冗長時程。OpenAI 開發團隊將由前 Google 工程師 Richard Ho 領導， 還招募前 Google TPU 開發人員，顯示進軍晶片設計領域的決心。 OpenAI 自研 AI 晶片動機在 AI 運算需求激增的瓶頸，並削減輝達主導地位。客製化晶 片專注 AI 推理，高效運行訓練好 AI 模型，而非輝達晶片擅長的密集訓練。這也有望緩 解供應鏈壓力，並降低長期成本。博通與 OpenAI 合作金額號稱逾 100 億美元，AI 晶片 產品能處理 GPT-4 及未來模型龐大計算工作。這對市值已超過 1,500 億美元的 OpenAI 而言，在生成式 AI 領域保持領先地位至關重要，以因應 Google、Meta 和 Anthropic 等對手壓力。 業界人士指出， OpenAI 自研晶片的結果可能挑戰輝達的市場主導地位，特別是 OpenAI 已將 AMD 晶片整合到其基礎設施中。市場人士認為，這可能促使博通在 AI 晶片市場的 地位提升。然而，客製化 AI 晶片的設計也充滿風險，包括潛在的延遲和性能不足問題。 此外，圍繞半導體供應鏈的地緣政治緊張局勢，尤其是台積電位在地緣政治前端的台灣， 也為增添了不確定性。儘管此計畫有助於降低對輝達的依賴，但由於輝達在 CUDA 等軟體 生態系統方面的既有優勢，OpenAI 的晶片不會立即顛覆其市場王者狀態。 展望未來，OpenAI 與博通的合作展現了其在創新方面的務實態度，還結合了新創公司的 敏捷性與半導體巨頭的實力，以推動下一波 AI 發展。如果 OpenAI 的晶片被證明可行， 可能會侵蝕輝達的定價權。雖然 OpenAI 最初計畫將這些晶片用於內部測試，但在其功效 得到驗證後，這項成功可能會激勵整個產業採取類似行動，進而使得 AI 更普及。 不可能只靠NVDA,不然NVDA以後坐地起價就慘了 目前博通真的賺很大,傳統網通事業都愛理不理,小公司想買晶片都不太想鳥 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 125.224.3.107 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1757065575.A.18B.html
推
09/05 21:46, 3月前 , 1F
一直噴
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推
09/06 09:40, 3月前 , 2F
博通,TSM股價大漲
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輝達股價大跌
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噓
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又在坑殺散戶了，我是不理解到底要怎麼
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重刻一整個生態系
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09/06 15:19, 3月前 , 6F
這條路遲早跌倒
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推
09/06 16:27, 3月前 , 7F
說好的蓋晶圓廠呢？只會唬爛
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推
09/06 16:30, 3月前 , 8F
哈 一堆人分不清training跟inference在
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亂回
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推
09/06 18:11, 3月前 , 10F
畢竟成為剛需的比例還不夠高
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推
09/06 21:40, 3月前 , 11F
博通全球目標客戶不到10家 主要是吃掉
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NV利潤
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噓
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說別人不懂inference，卻不理解模型迭代
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速度、AI演算法發展進程、以及晶片設計
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週期。只要哪天有比transformer更屌的演
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算法出現，成堆ASIC直接作廢。在我看來
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真正合理的做法應該是目前老共的玩法，
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也就是平行化。單一算力追不上，直接優
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化平台架構，然後以較差的算力能源比硬
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扛。他媽的現在都還沒有一個強健穩定的
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獲利方式，在搞特殊應用IC到底什麼鬼，
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若哪天搞出一個異質精度運算ASIC直接炸
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裂。不是說ASIC沒屌用，ASIC這個詞都存
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09/06 22:16, 3月前 , 24F
在多久了，就是要存在穩定的工程系統以
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及其商業模式，走向ASIC才合理，然而以
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現在AI發展來說還太早了。而且ASIC門檻
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很低，台灣一大堆小house不就是整天搞AS
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IC。我認為真正需要大量ASIC的時候，就
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是transformer落地在機器人應用上，然後
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有突破性的發展，機器工人開始走入人類
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社會，或是機器士兵、推理型無人機開始
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應用在戰場。這個時候ASIC自然就會需求
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強大，但其實每家廠商也都有能力設計ASI
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C，到了這個階段自然會一堆人跳進來搶。
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同時機器士兵戰鬥力也是要靠算力不斷學
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習強化，也就是說仍然對GPGPU有強大的需
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求。所以當機器人開始軍工化，一般的ASI
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C的算力就像一般士兵戰力、在前線消耗的
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，GPGPU就像軍事科技發展能力、同時也能
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替代為七成的一般士兵戰力。你說那個才
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09/06 22:16, 3月前 , 41F
是未來？當然是通用算力啊，印度軍隊人
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09/06 22:16, 3月前 , 42F
山人海，但誰覺得打的過以色列軍隊？
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