Jedes Mal, wenn eine Anfrage an chatgpt gestellt wird, beispielsweise nach der hässlichsten Stadt Spaniens, hat die Ausführung des KI-Modells oder dessen vorheriges Training den Aufwand von Millionen von Chips erfordert. Die Popularität dieser und anderer generativer KIs hat die Pläne der meisten Unternehmen zur Entwicklung eigener Modelle beschleunigt. Dies bedeutet einen hohen wirtschaftlichen Aufwand und Energieverbrauch. Ein Anstieg, der zu einem größeren Druck auf den von Nvidia dominierten spezifischen Chipmarkt führt. Daher, Die Macher von ChatGPT erwägen die Herstellung eines eigenen Chips mit Schwerpunkt auf künstlicher Intelligenz.
Entsprechend informa Reutershat das Unternehmen sogar erreicht schlagen Sie eine mögliche Übernahme vor, so Personen, die mit den Plänen des Unternehmens vertraut sind. OpenAI ist nicht der erste, der die Entwicklung und Herstellung eines eigenen Chips als Lösung für diesen Mangel und die hohen Chippreise in Betracht zieht. google und Amazon arbeiten daran, ebenso wie ihr Partner Microsoft oder andere Giganten in diesem kommerziellen Wettlauf wie Meta. Allerdings haben die Eltern von ChatGPT hierzu noch keine klare Position bezogen.
Um die Modelle der künstlichen Intelligenz, die immer mehr Unternehmen entwickeln, zu trainieren und auszuführen, werden spezielle Chips oder KI-Beschleuniger benötigt. Der Aufstieg der generativen künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren hat die Nachfrage nach bestimmten Chips erhöht, ein Markt, der bereits Anzeichen einer ernsthaften Knappheit zeigte.
Machen Sie Ihren Chip
Der Betrieb von Modellen der künstlichen Intelligenz ist mit einem hohen Preis verbunden. Diese Programme der künstlichen Intelligenz Sie verbrauchen mehr Energie als jedes andere Computersystem. Das Training eines einzelnen KI-Modells hat eine Der Verbrauch entspricht dem von 100 US-Haushalten in einem Jahr.
Für OpenAI kostet jede Abfrage auf ChatGPT wirtschaftlich gesehen etwa 4 Cent, so eine Analyse der Bernstein-Analystin Stacy Rasgon. Wenn ChatGPT-Anfragen auf ein Zehntel des Umfangs der Google-Suche anwachsen, wären zunächst etwa 48,1 Milliarden US-Dollar an GPUs erforderlich Chips im Wert von rund 16 Milliarden US-Dollar pro Jahr, um betriebsbereit zu bleiben.
Sam Altman, auf einer Technologiekonferenz in den Vereinigten Staaten.
Sam Altman, CEO von OpenAI, hat sich zuvor öffentlich über den Mangel an Grafikprozessoren beschwert. Seit 2020 hat OpenAI seine generativen KI-Technologien auf einem riesigen Supercomputer entwickelt, der von Microsoft, einem seiner größten Unterstützer, gebaut wurde verwendet 10.000 Nvidia-Grafikprozessoren (GPUs).
Dies ist eine mögliche Strategie, eine eigene Fertigung zu betreiben Es wird seit mindestens letztem Jahr intern darüber diskutiert. Eine Option, die darauf abzielt, die Knappheit und die hohen Chipkosten aufgrund der steigenden Nachfrage zu beheben. Allerdings hat das Unternehmen in dieser Angelegenheit noch keine endgültige Entscheidung getroffen.
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Dazu soll das Unternehmen enger mit anderen Chipherstellern, darunter auch Nvidia, zusammenarbeiten und seine Zulieferer über Nvidia hinaus diversifizieren. Dieses Unternehmen ist der wichtigste Marktvertreter mit einer weltweiten Kontrolle von 80 %.
Es ist nicht das einzige
Sollte dieser Plan umgesetzt werden, würde dies für OpenAI eine hohe Investition von Hunderten Millionen Dollar pro Jahr bedeuten. Um den Prozess zu beschleunigen, eine gute Option wäre die Übernahme eines Chipunternehmens, das den Design- und Konstruktionspfad für OpenAI ebnen würdewie es bei Amazon.com und der Übernahme von Annapurna Labs im Jahr 2015 der Fall war. Der Name des Unternehmens, das die Macher von ChatGPT für diesen möglichen Kauf geschätzt hätten, ist jedoch nicht bekannt.
Die ChatGPT-App auf dem iPhone
Es sei nicht das erste Unternehmen, dass sein Partner Microsoft ebenfalls einen benutzerdefinierten KI-Chip entwickelt, den OpenAI testet, heißt es Die Information. Die Pläne könnten auf eine größere Distanz zwischen beiden Partnern hinweisen.
Das Facebook-Unternehmen Meta kündigte kürzlich seine Bemühungen an, einen proprietären Chip für den Betrieb seiner künstlichen Intelligenz zu entwickeln. Metas Bemühungen um kundenspezifische Chips waren mit Problemen behaftet, was dazu führte, dass das Unternehmen vor diesem neuen Versuch einige seiner KI-Chips verschrottete.
