21日，印度《鑄幣報》匯總多家外媒的報道稱，OpenAI給出的解決方案是成立一家芯片制造公司。OpenAI首席執行官薩姆·奧特曼正在說服潛在投資者加入這一計劃。隨著企業和消費者對人工智能(AI)應用興趣的日益濃厚，對人工智能芯片的需求也在強勢上漲。然而，目前這些需求幾乎都集中在業內頂尖的那一兩家公司身上，相關芯片供不應求，促使以OpenAI為代表的AI研發企業開始考慮走自己生產AI芯片的道路。

　　雄心勃勃的半導體制造工廠網絡計劃

　　美國彭博社20日報道稱，OpenAI首席執行官薩姆·奧特曼正在與全球投資者洽談，希望能籌集數十億美元，打造出一個制造半導體的工廠網絡。

　　報道稱，談判仍處于早期階段，參與該項目的合作伙伴和投資者的完整名單尚未確定。一些知情人士透露稱，該項目涉及與多家頂級芯片制造商合作，建成的制造工廠網絡將覆蓋全球，OpenAI希望擺脫對美國芯片廠商英偉達的依賴，實現供應多元化。

　　知情人士表示，奧特曼已與總部位于阿布扎比的人工智能公司G42和日本軟銀集團展開討論，與中東的一些投資公司也會談過。韓國《朝鮮日報》21日報道稱，韓國半導體公司三星電子是否會參與組建這一半導體制造工廠網絡是業界關注的焦點。有消息人士透露稱，美國芯片企業英特爾、中國臺灣芯片代工企業臺積電和韓國芯片制造商三星電子都是OpenAI的潛在合作伙伴。

　　在去年11月被短暫免去OpenAI首席執行官一職前，奧特曼一直在為這個項目奔走。回歸后，他迅速重啟了這一項目。兩位知情人士稱，奧特曼已試探過微軟對這個計劃的態度，微軟對此表示支持。

　　單單建設一個最先進的半導體制造工廠就可能需要數百億美元，創建這樣規模的制造工廠網絡將需要更長的時間和更多的資金。知情人士告訴彭博社，OpenAI希望能從G42籌集80億至100億美元的投資，目前尚不清楚談判進展。

　　人工智能熱推動高端芯片需求

　　自OpenAI發布通用AI大模型ChatGPT以來，企業和消費者對人工智能研究和應用的興趣直線上升，這反過來刺激了對人工智能芯片的需求。

　　了解奧特曼想法的知情人士對彭博社透露稱，奧特曼認為，人工智能行業需要立即采取行動，以確保在本世紀末能有足夠的尖端芯片供應。他多次公開表示，目前的芯片不足以滿足OpenAI公司的AI研發需求。

　　美國CNBC網站19日稱，美國科技公司Meta正斥資數十億美元購買英偉達的高端芯片H100，這種芯片是AI研發的核心。Meta公司首席執行官馬克·扎克伯格表示，該公司的AI未來規劃包括構建一個“大規模計算基礎設施”，到2024年年底，這個基礎設施將包括35萬塊英偉達的H100芯片。業內人士分析稱，英偉達H100芯片售價約2.5萬至3萬美元，在二手平臺上售價可超4萬美元，就算Meta以中間價格購入，這筆支出也將接近90億美元。而且，H100芯片供應有限。

　　美股19日全線收高，其中，標普500指數收盤價達到了兩年來的歷史高位。路透社分析稱，這是因為受到芯片制造商和其他重量級科技股上漲的推動，市場看好AI的發展。此前一天，臺積電預測高端AI芯片需求強勁，也推動了芯片股的復蘇。

　　美國半導體行業協會最新數據顯示，全球芯片銷售15個月以來首次出現增長，需求正在反彈。去年11月全球半導體收入480億美元，環比增長2.9%，同比增長5.3%。國際知名會計師事務所德勤預測，到2024年，AI芯片總銷售額將占全球5760億美元芯片市場的11%。

　　“建立起尖端半導體制造工廠是一件極具挑戰的事”

　　在市值排名前十的公司中，英偉達、谷歌、蘋果、臉書母公司Meta、亞馬遜、微軟和特斯拉等許多公司都大力參與芯片設計。不過，出于成本考量，亞馬遜、谷歌和微軟通常專注于自己定制硅片，然后將制造外包。

　　美國智庫戰略與國際研究中心網站19日發文稱，當前芯片設計和研發的焦點在于設計半導體電路需要大量的研發費用——電子設計自動化工具的使用費、知識產權的使用費和勞動力成本等，所有這些都將隨著半導體技術的進步而不斷增加。例如，開發7納米芯片需要大約2.23億美元，而開發下一代3納米芯片需要6.5億美元，大約是開發7納米芯片成本的3倍。此外，制作一個先進的中央處理器(CPU)通常需要一個熟練的設計公司花費數年時間，另外還需要數年的時間將CPU集成到芯片上去，這些推高了時間和金錢成本。

　　有分析稱，對于目前的OpenAI來說，迅速建立起尖端半導體制造工廠是一件極具挑戰的事。根據目前的消息，尚不知曉奧特曼的計劃是直接購買成熟代工廠制造芯片，還是與芯片制造商合作生產，但無論哪種都需要大量的資金和時間。

　　對于半導體行業的未來發展，德勤警告稱，有幾點需要注意。第一，2023年生成式AI芯片的市場特點是基本上只有一個設計商，而設計商又依賴于一個產能有限的制造商。隨著買家購入盡可能多的芯片，新的供應商進入市場，產能增加，價格可能下降，從而影響2025年及以后的收入。第二，當客戶處于等待收貨狀態時，他們通常會超額訂購。一旦AI芯片的供應和需求變得平衡，買家可能會獲得遠高于他們需求的芯片量，然后在新產能上線時減少訂購。這是“牛鞭效應”(供應鏈上的一種需求變異放大現象)的一部分，這也是芯片行業歷史上出現極端周期性的一個原因。第三，目前幾乎所有的AI訓練和運算都使用的是同一種生成式AI芯片完成的，但隨著時間推移，更先進的GPU(圖形處理器)、CPU或者其它新的處理器可能會出現，導致目前使用的AI芯片供給過剩。最后，有人認為，2023年、2024年AI芯片需求強勁的表現是一種泡沫，到2025年存在出現蕭條的可能性。雖然這種聲音并非主流觀點，但值得警惕。