OpenAI：11 亿买应用九游会j9体育(中国)官方网站，65 亿买硬件，再砸百亿造芯片。

作家丨郑佳好意思

剪辑丨马晓宁

若是说以前几年 OpenAI 是靠 GPT 模子打天地，那么目下，它的磋商照旧远远不啻作念一家模子公司。

《金融时报》最新音书，OpenAI 正在和博通合营，自研一颗代号“XPU”的 AI 推理芯片，瞻望会在2026 年量产，由台积电代工。不同于 的 GPU，这款芯片不会对外售售，而是挑升得志 OpenAI 里面的教训与推理需求，用来相沿行将上线的 GPT-5 等更广阔的模子。

为什么要我方造？原因其实很平直。

最初，Nvidia 芯片不仅贵，而且还不好抢，OpenAI 每次教训新模子都要破钞数不胜数张 GPU。自研芯片不错镌汰资本、提高规章，更要害的是，它能把命根子抓在我方手里。

天然，这一举动也被外界解读为 OpenAI 从买算力走向造算力的要害一步。

据报说念，博通 CEO Hock Tan 在财报中说起，公司新增一笔畛域高达100 亿好意思元的定制芯片订单，并将在 2026 年进入“苍劲发货期”。

固然未点名客户，但业内广宽将锋芒指向 OpenAI，此举将不仅让 OpenAI 成为继谷歌 TPU、亚马逊 Trainium、Meta Artemis 之后，又一家押注自研 AI 芯片的大厂，也让博通的 AI 定制芯片业务再添又名分量级客户。

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OpenAI 在多线出击

这并不是 OpenAI 最近独一的大作为，它的磋商远不啻在芯片上落子。本年以来 OpenAI 在硬件、应用和算力基建三条阵线上险些是在同期提速。

先说硬件。本年 5 月，OpenAI 花了65 亿好意思元收购了由苹果前想象众人 Jony Ive 创办的 AI 硬件公司io。值得一提的是，这个硬件公司的团队成员恰是当年想象 iPhone 的那群东说念主，经验特地豪华，目下他们加入 OpenAI，意味着公司不再得志于软件作事，而是竟然要把 AI 作念成东说念主东说念主手里的消费级配置。

再看应用。就在前几天，OpenAI 又起先收购了一家作念居品测试和实验平台的公司Statsig，交游金额在11 亿好意思元傍边，是 OpenAI 迄今最大畛域的收购之一。而 Statsig 的毅力是作念 A/B 测试和功能实验，能匡助工程团队快速迭代居品。

收购之后，首创东说念主 Vijaye Raji 平直加入 OpenAI，当上了“应用 CTO”，老成 ChatGPT、Codex 等中枢居品的工程和架构。与此同期，OpenAI 的措置层也在调理：前 Instacart CEO Fidji Simo 老成应用业务，Kevin Weil 转去磋商，Srinivas Narayanan 接受 B2B 应用。

从这里能看出，OpenAI 正在刻意把磋商和应用两条线终止，况且辞别配上分量级操盘手。这种组织架构，照旧更接近一家老成大厂，而不仅仅单纯的磋商机构了。

在算力基建上，OpenAI 也在加码。它正在推动代号“Stargate”的超等数据中心面孔，干预畛域传奇可能高达数百亿好意思元。奥特曼致使放话，到 2025 年底，OpenAI 领有的 GPU 数目将冲突100 万台。

这是什么想法？放在几年前，统共这个词行业加起来可能都莫得这个量。算力扩容的背后，即是要保证畴昔的 GPT-5、GPT-6 能有实足的粮草去教训。

与此同期，OpenAI 还在散布风险，一边租 Google 的 TPU，一边和 AMD 合营，幸免皆备受制于英伟达。

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一条最难走的路

放在行业配景里看，这一步也让 OpenAI 成为继谷歌、亚马逊、Meta 之后，又一家把自研芯片提上日程的 AI 巨头。谷歌有 TPU，亚马逊有 Trainium，Meta 有 Artemis，如今 OpenAI 补上了 XPU。

目下外界知道的情况是：OpenAI 研发的芯片是挑升面向推理场景的，由前谷歌 TPU 工程师Richard Ho率领简陋40 东说念主的团队老成，博通提供要害想象与 IP，台积电则狡计用3nm 工艺代工。

从 AI infra 的角度去看，OpenAI 如实迈出了相称勇敢的一步。

毕竟以前的几年中，行业的优化险些都围绕着奈何让 GPU 的支配率更高，奈何让每一张卡都物尽其用的节律去走。而此次 OpenAI 采选先作念推理芯片，其实亦然这个逻辑。

而且推理芯片的想象门槛相对低一些，它不错在现存的 GPU 体系以外起到补位的作用。换句话说，XPU 不是要坐窝取代英伟达芯片，而是要先把推理这一环紧紧掌抓在我方手里。

这也足以讲明 OpenAI 的磋商：它照旧不得志于依赖现成 GPU，而是启动尝试从底层重塑算力体系。

但问题是，这条路的公道和时弊都相通显着。

自研的公道十分直不雅。最初，它不错皆备针对大模子的沟通方法进行定制，无谓像英伟达 GPU 那样兼顾多样任务。这么一来，推理规章更高、能耗更低，还能在内存带宽和互联架构等瓶颈上作念挑升优化。

其次，资本压力亦然中枢驱能源。英伟达 GPU 的价钱居高不下，大模子的教训和推理时时要破钞数不胜数张卡。若是自研芯片能带来哪怕20% 的能效提高，长期简约下来的电费和算力技能，就足以对消掉无数的研发干预。

更伏击的是，自研还能开脱对单一供应商的依赖，把模子、软件和硬件深度绑定，酿成更坚固的护城河。

但问题相通很推行。最初是资金和周期，先进制程芯片的想象与流片资本动辄数亿好意思元，统共这个词周期至少要三到五年。而在这段技能里，英伟达的 GPU 还在不断迭代，等 XPU 着实上线时能否保持竞争力，如故个未知数。

其次是东说念主才瓶颈，能想象超大畛域 AI 加快器的架构师凤毛麟角，团队搭建自身即是一说念难关。软件生态问题更为辣手，英伟达最大的上风不是硬件，而是 CUDA 生态，照旧成为行业事实步骤。

这也意味着，OpenAI 不仅要造出芯片，还要重新搭建编译器、驱动、器具链，并劝服自家工程师慷慨迁徙，这少许比造出硬件自身还要更难。

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属于 OpenAI 的下一个十年

越激进，风险越大，故事也越精彩。

芯片研发的失败率从来不低，消费级 AI 配置的市集需求依旧无极，超等数据中心的干预更是前所未有。OpenAI 所走的，可能是整条产业链中最崇高、最复杂、也最容易摔跤的一条路。

正因如斯，它的故事才更值得柔柔。OpenAI 今天的采选，不仅仅为了应付 GPT-5 的算力问题，而是在为畴昔十年乃至二十年的竞争埋下伏笔。它念念要的是，鄙人一个时间里，像苹果之于智高手机、微软之于 PC 操作系结伙样，占据一个不可撼动的中枢位置。

是以，当咱们商量 OpenAI 的下一个十年，着实的问题不再是“它还能弗成造出更强的 GPT”，而是它能弗成用芯片、硬件、算力和应用，一齐构筑出属于 AI 时间的基础要领。

若是它作念到了，那畴昔科技产业的步骤，可能会因为今天的这几步棋，而透顶被改写。

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