OpenAI entwickelt seinen ersten eigenen Chip zusammen mit Broadcom und TSMC.

Laut Reuters setzt das Unternehmen neben Nvidia-Chips auch auf AMD-Chips, um der rasant steigenden Nachfrage nach Infrastruktur gerecht zu werden.

Konkret prüft OpenAI, das schnell wachsende Unternehmen hinter ChatGPT, verschiedene Optionen zur Diversifizierung seiner Chip-Lieferkette und Kostensenkung. OpenAI erwägt, die gesamte Produktion intern abzuwickeln und Kapital für ein kostspieliges Projekt zum Aufbau eines Netzwerks von Chipfabriken, sogenannten „Foundries“, zu beschaffen.

OpenAI fertigt seinen ersten Chip mit Broadcom und TSMC. (Illustrationsfoto)

Aufgrund der Kosten und des Zeitaufwands für den Aufbau des Netzwerks hat das Unternehmen seine ambitionierten Pläne zum Bau einer Gießerei verworfen und konzentriert sich stattdessen auf die Entwicklung eigener Chips.

Die Strategie des Unternehmens setzt auf Branchenpartnerschaften und -ansätze, um die Chipversorgung zu sichern und Kosten zu kontrollieren – ähnlich wie die großen Konkurrenten Amazon, Meta, Google und Microsoft. Als einer der größten Chipabnehmer könnte OpenAIs Entscheidung, Chips von mehreren Herstellern zu beziehen und gleichzeitig eigene Chips zu entwickeln, weitreichende Folgen für den Technologiesektor haben.

OpenAI, ein Unternehmen, das sich als führend in der Kommerzialisierung von KI etabliert hat, die menschenähnliche Antworten auf Anfragen generiert, benötigt erhebliche Rechenleistung für das Training und den Betrieb seiner Systeme. Als einer der größten Abnehmer von Nvidia-Grafikprozessoren (GPUs) nutzt OpenAI KI-Chips, um Modelle zu trainieren, in denen die KI aus Daten lernt und Schlussfolgerungen zieht, um auf Basis neuer Informationen Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu fällen.

Reuters berichtete bereits über die Chipentwicklungsbemühungen von OpenAI. The Information berichtete über die Gespräche des Unternehmens mit Broadcom und anderen. Laut Quellen arbeitet OpenAI seit Monaten mit Broadcom an der Entwicklung seines ersten KI-Chips mit Fokus auf Inferenz. Aktuell besteht eine höhere Nachfrage nach Trainingschips, Analysten prognostizieren jedoch, dass die Nachfrage nach Inferenzchips diese mit zunehmender Verbreitung von KI-Anwendungen übertreffen könnte.

Broadcom hat Unternehmen wie Alphabet geholfen, Chipdesigns für die Fertigung zu optimieren und bietet außerdem Designkomponenten an, die den schnellen Informationsaustausch zwischen Chips ermöglichen. Dies ist von entscheidender Bedeutung für KI-Systeme, in denen Zehntausende von Chips parallel geschaltet sind.

OpenAI prüft noch, ob weitere Komponenten für sein Chipdesign entwickelt oder zugekauft werden sollen und erwägt laut zwei Quellen die Zusammenarbeit mit zusätzlichen Partnern. Das Unternehmen hat ein rund 20-köpfiges Chipentwicklungsteam zusammengestellt, das von ehemaligen Top-Ingenieuren geleitet wird, die bei Google die Tensor Processing Unit (TPU) entwickelt haben, darunter Thomas Norrie und Richard Ho.

OpenAI hat sich laut Quellenangaben über Broadcom Produktionskapazitäten bei der Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) gesichert, um bis 2026 seine ersten kundenspezifischen Chips herzustellen. Der Zeitplan könne sich jedoch noch ändern.

Nvidias GPUs beherrschen derzeit über 80 % des Marktes. Doch Lieferengpässe und steigende Kosten haben große Kunden wie Microsoft, Meta und OpenAI gezwungen, nach internen oder externen Alternativen zu suchen.

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