「擔憂人工智慧晶片短缺，（美國人工智慧研究公司）OpenAI正在討論解決方案。」21日，印度《鑄幣報》匯總多家外媒的報道稱，OpenAI給出的解決方案是成立一家晶片製造公司，OpenAI執行長薩姆·奧特曼正在說服潛在投資者加入這項計劃。隨著企業和消費者對人工智慧（AI）應用興趣的日益濃厚，對人工智慧晶片的需求也強勢上漲。

然而，目前這些需求幾乎都集中在業界頂尖的那一兩家公司身上，相關晶片供不應求，這促使以OpenAI為代表的AI研發企業開始考慮走上自己生產AI晶片的道路。

雄心勃勃的半導體製造工廠網路計劃

美國彭博社20日報道稱，OpenAI執行長薩姆·奧特曼正在與全球投資者洽談，希望能籌集數十億美元，打造出一個製造半導體的工廠網路。

報道稱，談判仍處於早期階段，參與該計畫的合作夥伴和投資者的完整名單尚未確定。不過，一些知情人士透露稱，該項目涉及與多家頂級晶片製造商合作，建成的製造工廠網路將覆蓋全球。《鑄幣報》報道稱，OpenAI希望擺脫對美國晶片廠商英偉達的依賴，實現供應多元化。

知情人士表示，奧特曼已與總部位於阿布達比的人工智慧公司G42和日本軟銀集團展開討論，與中東的一些投資公司也會談過。韓國《朝鮮日報》21日報道稱，韓國半導體公司三星電子是否會參與組成這半導體製造工廠網路是業界關注的焦點。有消息人士透露稱，美國晶片企業英特爾、中國台灣晶片代工企業台積電和韓國晶片製造商三星電子都是OpenAI的潛在合作夥伴。

在去年11月被短暫免去OpenAI執行長一職前，奧特曼一直在為這個計畫奔馳。回歸後，他迅速重啟了這個項目。兩位知情人士稱，奧特曼已試探微軟對這個計畫的態度，微軟對此表示支持。

單單建造一個最先進的半導體製造工廠可能需要數百億美元，創建這樣規模的製造工廠網路將需要更長的時間和更多的資金。知情人士告訴彭博社，OpenAI希望能從G42籌集80億至100億美元的投資，目前尚不清楚談判進展。

人工智慧熱推動高階晶片需求

自從OpenAI發布通用AI大模型ChatGPT以來，企業和消費者對人工智慧研究和應用的興趣直線上升，這反過來又刺激了對人工智慧晶片的需求。

了解奧特曼想法的知情人士對彭博社透露稱，奧特曼認為，人工智慧產業需要立即採取行動，以確保在本世紀末能有足夠的尖端晶片供應。他多次公開表示，目前的晶片不足以滿足OpenAI公司的AI研發需求。

美國CNBC網站19日稱，美國科技公司Meta正斥資數十億美元購買英偉達的高階晶片H100，這種晶片是AI研發的核心。Meta公司執行長馬克·祖克柏表示，該公司的AI未來規劃包括建造一個“大規模計算基礎設施”，到2024年年底，這個基礎設施將包括35萬塊英偉達的H100晶片。業內人士分析稱，英偉達H100晶片售價約2.5萬至3萬美元，在二手平台上售價可超4萬美元，就算Meta以中間價格購入，這筆支出也將接近90億美元。而且，H100晶片供應有限。

美股19日全線收高，其中，標普500指數收盤價達到了兩年來的歷史高點。路透社分析稱，這是因為受到晶片製造商和其他重量級科技股上漲的推動，市場看好AI的發展。前一天，台積電預測高階AI晶片需求強勁，也推動了晶片股的復甦。

美國半導體產業協會最新數據顯示，全球晶片銷售15個月以來首次成長，需求正在反彈。去年11月全球半導體營收480億美元，季增2.9%，年增5.3%。國際知名會計師事務所德勤預測，到2024年，AI晶片總銷售額將佔全球5,760億美元晶片市場的11%。

“建立起尖端半導體製造工廠是一件極具挑戰的事”

在市值前十名的公司中，英偉達、Google、蘋果、臉書母公司Meta、亞馬遜、微軟和特斯拉等許多公司都大力參與晶片設計。不過，出於成本考量，亞馬遜、谷歌和微軟通常專注於自己客製化矽片，然後將製造外包。

美國智庫戰略與國際研究中心網站19日發文稱，目前晶片設計和研發的焦點在於設計半導體電路需要大量的研發費用——電子設計自動化工具的使用費、智慧財產權的使用費和勞動力成本等，所有這些都將隨著半導體技術的進步而不斷增加。例如，開發7奈米晶片需要大約2.23億美元，而開發下一代3奈米晶片需要6.5億美元，大約是開發7奈米晶片成本的3倍。此外，製作一個先進的中央處理器（CPU）通常需要一個熟練的設計公司花費數年時間，另外還需要數年的時間將CPU整合到晶片上去，這些推高了時間和金錢成本。

有分析稱，對於目前的OpenAI來說，迅速建立起尖端半導體製造工廠是一件極具挑戰的事。根據目前的消息，尚不知曉奧特曼的計劃是直接購買成熟代工廠製造晶片，還是與晶片製造商合作生產，但無論哪種都需要大量的資金和時間。

對於半導體產業的未來發展，德勤警告稱，有幾點需要注意。第一，2023年生成式AI晶片的市場特徵是基本上只有一個設計商，而設計商又依賴一個產能有限的製造商。隨著買家購買盡可能多的晶片，新的供應商進入市場，產能增加，價格可能下降，從而影響2025年及以後的收入。第二，當客戶處於等待收貨狀態時，他們通常會超額訂購。一旦AI晶片的供應和需求變得平衡，買家可能會獲得遠高於他們需求的晶片量，然後在新產能上線時減少訂購。這是「牛鞭效應」（供應鏈上的一種需求變異放大現象）的一部分，這也是晶片產業歷史上極端週期性的一個原因。第三，目前幾乎所有的AI訓練和運算都使用的是同一種生成式AI晶片完成的，但隨著時間推移，更先進的GPU（圖形處理器）、CPU或其它新的處理器可能會出現，導致目前使用的AI晶片供給過剩。最後，有人認為，2023年、2024年AI晶片需求強勁的表現是一種泡沫，到2025年存在蕭條的可能性。雖然這種聲音並非主流觀點，但值得警惕。