Financial Times сообщает, что в 2026 году OpenAI начнет производство собственных GPU для обучения и эксплуатации ИИ. Чип носит кодовое название XPU и он будет использоваться только внутри компании.
Возможным партнером по производству чипов называется Broadcom — в недавнем отчете компания заложила ожидаемую выручку от ИИ-продуктов в $110 млрд, в том числе $10 млрд от некого нового клиента. Согласно более ранним утечкам, чип будет производиться на техпроцессе TSMC.
Основная цель разработки — диверсифицировать поставки чипов, снизив зависимость от Nvidia. Однако вряд ли это будет быстрый процесс. По данным аналитического агенства SemiAnalysis, сейчас с обучением передовых ИИ-моделей справляются только чипы Nvidia H100 и H200, а также TPU от Google. Даже новейшие серверные суперстойки GB200 NVL72 на 72 чипа пока подходят только для инференса (запуска) уже готовых моделей, а для обучения нестабильны из-за проблем с медной коммутационной платой NVLink и средствами диагностики и отладки, которые приводят к простоям.
С похожей ситуацией столкнулась китайская DeepSeek при попытке перехода на Huawei Ascend. Несмотря на помощь инженеров компании, попытки обучить DeepSeek R2 на этих чипах пока завершились неудачей — и Ascend было решено использовать для инференса до момента, пока производитель не доведет чип.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал «сбежавшая нейросеть», на котором я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
Источник: habr.com