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16/02/2024

AI 人工智能|OpenAI自己造AI晶片!奧特曼擬集資7兆美元建數十座廠房!能撼動半導體產業版圖?

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    方展策

    少年時,曾研習 Geographic Information System,可惜學無所成,僥倖畢業。成年後,誤打誤撞進入傳媒圈子,先後在印刷、電子、網絡媒體打滾,略有小成。中年後,修畢資訊科技碩士,眼界漸擴,決意投身初創企業,窺探不同科技領域。近年,積極鑽研數據分析與數碼策略,又涉足 Location Intelligence 開發項目;有時還會抽空執教鞭,既可向他人分享所學,亦可鞭策自己保持終身學習。

    智城物語

  OpenAI執行長山姆·奧特曼(Sam Altman)繼開創生成式AI產業後,現正積極勾勒另一偉大藍圖——籌集7兆美元來興建數十座晶片廠,以提高全球AI晶片產量,進而加快AI市場發展。但有不少評論認為,此舉根本無助於解決AI晶片短缺問題,更有可能導致資源浪費。究竟奧特曼建廠大計是顛覆半導體產業版圖的壯舉,還是花大錢堆砌出來的假大空呢?

 

OpenAI自行建廠解決AI晶片荒

 

  《華爾街日報》報道,奧特曼正跟阿聯酋政府、軟銀集團(SoftBank)、以及台積電洽談合作計劃,希望可以籌集5兆至7兆美元(約39兆至54.6兆港元)的資金,在未來幾年內建造數十座晶片廠,以解決AI晶片供應不足,制約OpenAI高速成長的問題。

 

為建立AI晶片生產基地,奧特曼正在跟不同的投資者進行洽談,當中包括阿聯酋總統的兄弟、國家安全顧問謝赫·塔赫努恩。(圖片來源:X.com@sama)

 

  生成式AI運算主要依靠圖像處理器(GPU),所以GPU幾乎已成為AI晶片的代名詞。奧特曼時常抱怨,沒有足夠的GPU來支持OpenAI對人工智能的技術探索。ChatGPT於2022年底推出前,OpenAI動用了10,000顆GPU來訓練其背後的大型語言模型GPT-3.5;對GPT-4展開數據訓練,則使用約25,000顆GPU;訓練傳聞中的GPT-5,更要出動50,000顆GPU。

 

  由此視之,OpenAI要不斷推進AI技術發展,對GPU的需求只會愈來愈大。因此,奧特曼的願景是,向阿聯酋與軟銀籌集資金,再交給台積電興建和營運晶片廠,以確保足夠的晶片供應。這項構想的關鍵是,OpenAI必需成為新晶片廠的主要客戶,讓廠房可以接獲足夠訂單來維持運作。這樣OpenAI不但可以持續進行AI技術研發,更可以打破輝達(NVIDIA)一家獨大的AI晶片生產格局。

 

超大集資額足以買下微軟、蘋果

 

  不過外界質疑,奧特曼提出的集資額似乎過於龐大。以半導體產業規模而論,2023年全球晶片銷售額達5,270億美元(約4.11兆港元),預估到2030年頂多成長至1兆美元(約7.8兆港元)。半導體製造設備是營運晶片廠所需的最昂貴器具,根據國際半導體產業協會(SEMI)評估,2023年全球半導體設備銷售額僅為1,000億美元(約7,800億港元)。

 

  從企業融資標準來看,這亦是一筆非常誇張的巨款。美國證券業及金融市場協會的資料顯示,2023年美國公司債發行總額為1.44兆美元(約11.23兆港元)。就算全球市值最高的兩家公司微軟(Microsoft)與蘋果(Apple),市值合計起來都沒有7兆美元那麼多,只有6兆美元(約46.8兆港元)而已。

 

NVIDIA執行長黃仁勳質疑,是否需要投入7兆美元資金來興建AI晶片廠。(圖片來源:NVIDIA官網)

 

人手、設備、新廠選址挑戰重重

 

  即使可以籌集到如此龐大的資金,建廠大計也未必可以成事,因為只有新廠房,而沒有相應的人手和設備,一切皆是枉然。有業內人士質疑,奧特曼能否為這數十座新廠招募到足夠的工程師、採購到足夠的製造設備。美國半導體產業協會(SIA)預測,2030年前業內將有11.5萬個職位空缺,但當中58%可能無人問津。再者,先進晶片製造設備從下單到出貨,需時約兩年時間,OpenAI未必可以在指定期間訂購到足夠的設備。

 

  此外,奧特曼構想中的數十座新晶片廠究竟要建在哪裡呢?他本人傾向在美國設廠,以獲取拜登政府發放的晶片業補貼。以台積電的經歷來看,該公司斥資400億美元(約3,120億港元)在亞利桑那州建設一座新廠房,惟卻備受工程延誤、熟練工人短缺、以及成本高昂等問題困擾。故此,美國未必是理想選址。

 

一座能夠大規模生產2nm或3nm核心製程的晶片廠,建築成本可達300億美元(約2,340億港元)。圖中為台積電晶圓十二B廠。(圖片來源:台積電官網)

 

  美國智庫蘭德公司(RAND Corp.)資深顧問吉米·古德里奇(Jimmy Goodrich)表示,在奧特曼熟悉的軟件領域裡,只要有錢和編程能力,任何事情都有可能發生;但製造業卻屬硬件領域,要面對物理世界的限制與工程上的挑戰,有些事情確是很難辦到。

 

創新GPU架構比建新廠更具效益

 

  華爾街投行伯恩斯坦(Bernstein)分析師史黛西·拉斯岡(Stacy Rasgon)認為,現在因應某些需求而投資建廠,等到廠房落成,生產線投入運作,再到製成產品推出市場時,需求已可能消失了,結果造成資源錯配。

 

  NVIDIA執行長黃仁勳直言,比起大舉投資建立新晶片廠,業界更需要的是推動GPU架構持續創新,令運算速度不斷提升。如此一來,AI初創企業無需添置非常多的設備,也可以擁有足夠運算力來進行研發。事實上,NVIDIA在過去十年間已將GPU效能提高了100萬倍!

 

  紐約大學心理學及神經科學名譽教授加里.馬庫斯(Gary Marcus)指出,很多創新技術最終未如最初設想般,能夠提升社會生產力與造福人類,所以應把投資分散於不同範疇,而不是將所有資源集中投放到AI,這樣做或許會更有意義。

 

  奧特曼建廠大計仍處於早期階段,潛在投資者的完整名單尚未清楚,奧特曼可能還需數年來謀劃此事,最終有機會爆出更具份量的業者加盟,又或者整項計劃胎死腹中。因此,未來奧特曼的一舉一動將會更加備受注目。

 

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