OpenAI, una de las nuevas empresas de inteligencia artificial mejor financiadas, está explorando la posibilidad de fabricar sus propios chips de inteligencia artificial.
Según Reuters, las discusiones sobre estrategias de chips de IA dentro de la empresa han estado en curso desde al menos el año pasado, a medida que empeora la escasez de chips para entrenar modelos de IA. Según se informa, OpenAI está considerando una serie de estrategias para avanzar en sus ambiciones de chips, incluida la adquisición de un fabricante de chips de IA o un esfuerzo para diseñar chips internamente.
El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, ha hecho de la adquisición de más chips de IA una máxima prioridad para la empresa, informa Reuters.
Actualmente, OpenAI, como la mayoría de sus competidores, se basa en hardware basado en GPU para desarrollar modelos como ChatGPT, GPT-4 y DALL-E 3. La capacidad de las GPU para realizar muchos cálculos en paralelo las hace muy adecuadas para entrenar a los usuarios más avanzados de la actualidad. IA capaz.
Pero el auge de la IA generativa (una ganancia inesperada para los fabricantes de GPU como Nvidia) ha tensado enormemente la cadena de suministro de GPU. Microsoft se enfrenta a una escasez tan grave del hardware de servidor necesario para ejecutar la IA que podría provocar interrupciones en el servicio, advirtió la compañía en un informe de resultados de verano. Y, según se informa, los chips de IA de mejor rendimiento de Nvidia están agotados hasta 2024.
Las GPU también son esenciales para ejecutar y dar servicio a los modelos de OpenAI; la empresa depende de grupos de GPU en la nube para realizar las cargas de trabajo de los clientes. Pero tienen un costo altísimo.
Un análisis de Stacy Rasgon, analista de Bernstein, encontró que si las consultas de ChatGPT crecieran a una décima parte de la escala de la Búsqueda de Google, se necesitarían aproximadamente $48,1 mil millones de dólares en GPU inicialmente y alrededor de $16 mil millones de dólares en chips al año para mantenerse operativos.
OpenAI no sería el primero en intentar crear sus propios chips de IA.
Google tiene un procesador, el TPU (abreviatura de “unidad de procesamiento tensorial”), para entrenar grandes sistemas de IA generativa como PaLM-2 e Imagen. Amazon ofrece chips patentados a los clientes de AWS tanto para capacitación (Trainium) como para inferencia (Inferentia). Y, según se informa, Microsoft está trabajando con AMD para desarrollar un chip de IA interno llamado Athena, que se dice que OpenAI está probando.
Ciertamente, OpenAI está en una posición sólida para invertir fuertemente en I+D. La empresa, que ha recaudado más de 11.000 millones de dólares en capital de riesgo, se acerca a los 1.000 millones de dólares en ingresos anuales. Y está considerando una venta de acciones que podría hacer que su valoración en el mercado secundario se disparara a 90 mil millones de dólares, según un informe reciente del Wall Street Journal.
Pero el hardware es un negocio implacable, en particular los chips de IA.
El año pasado, el fabricante de chips de IA Graphcore, cuya valoración supuestamente se redujo en mil millones de dólares después de que fracasara un acuerdo con Microsoft, dijo que estaba planeando recortes de empleo debido al entorno macroeconómico «extremadamente desafiante». (La situación se volvió más grave en los últimos meses cuando Graphcore informó una caída de los ingresos y un aumento de las pérdidas). Mientras tanto, Habana Labs, la empresa de chips de IA propiedad de Intel, despidió a aproximadamente el 10% de su fuerza laboral. Y los esfuerzos de Meta con chips de IA personalizados se han visto plagados de problemas, lo que llevó a la compañía a desechar parte de su hardware experimental.
Incluso si OpenAI se compromete a lanzar al mercado un chip personalizado, ese esfuerzo podría llevar años y costar cientos de millones de dólares al año. Queda por ver si los inversores de la startup, uno de los cuales es Microsoft, tienen apetito por una apuesta tan arriesgada.