Сэм Альтман планирует создать международную сеть по производству ИИ-чипов

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) ведёт переговоры о привлечении многомиллиардных инвестиций для создания международной сети по производству ИИ-чипов. Целью этих инвестиций является преодоление ключевых проблем в области разработки ИИ, таких как нехватка высокопроизводительных процессоров для ИИ-моделей, включая ChatGPT и DALL-E. Этот амбициозный проект предполагает сотрудничество с ведущими мировыми производителями чипов, имена которых пока держатся в тайне.

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Источник изображения: Frank_Reppold / Pixabay

Важность разработки и производства мощных чипов для ИИ-моделей, вроде ChatGPT или DALL-E, способных отвечать на запросы и создавать изображения, становится очевидной в контексте текущих трендов в индустрии. NVIDIA, чья капитализация в прошлом году впервые достигла отметки в $1 трлн, обладает фактической монополией на рынке, благодаря своим популярным графическим процессорам H100. Эти процессоры используются в обучении передовых ИИ-моделей, таких как GPT-4, Gemini, Llama 2.

С учётом усиления конкуренции за производство высокопроизводительных ИИ-чипов, важно заранее обеспечить необходимые производственные мощности. В этом контексте Альтман и его команда ведут переговоры с инвестиционными гигантами, такими как SoftBank Group и находящейся в Абу-Даби компанией G42, о финансировании этого масштабного проекта.

Новый ИИ-процессор Microsoft Azure Maia 100 (источник изображения: Microsoft)

Не только OpenAI, но и другие крупные игроки ИТ-индустрии, включая Microsoft, Amazon и Google, активно работают над созданием собственных ИИ-чипов. Microsoft, являющаяся инвестором OpenAI, в ноябре прошлого года объявила о разработке первого собственного ИИ-чипа для обучения ИИ-моделей. Следом за ней компания Amazon представила обновлённую версию своего чипа Trainium. Команда Google по разработке чипов использует ИИ DeepMind на серверах Google Cloud для проектирования своих процессоров ИИ, в том числе Tensor Processing Units (TPU).

Компании AWS, Azure и Google также активно используют процессоры H100 компании NVIDIA. На этой неделе генеральный директор Meta✴✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) в интервью изданию The Verge рассказал журналисту Алексу Хиту (Alex Heath), что к концу года Meta✴✴ планирует владеть более чем 340 000 процессорами H100 в рамках стратегии разработки сильного ИИ (Artificial General Intelligence — AGI).

NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip (источник изображения: NVIDIA)

На фоне стремительного роста капитализации, NVIDIA не остаётся в стороне от гонки за инновациями и уже анонсировала свои новые чипы GH200 Grace Hopper, что укрепит её и без того доминирующие позиции на рынке. Однако AMD, Qualcomm и Intel также не отстают, выпуская свои процессоры, предназначенные для поддержки ИИ-моделей на ноутбуках, смартфонах и других устройствах.