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palavras-chave: Nvidia que se cuide: OpenAI deve finalizar projeto de chip próprio este ano; invistaja.info;
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A OpenAI está avançando em um plano de reduzir a dependência da Nvidia (NVDA) para o fornecimento de chips, desenvolvendo internamente seu primeiro microprocessador voltado para aplicações de inteligência artificial.
A criadora do ChatGPT deve finalizar o projeto de seu primeiro chip nos próximos meses e planeja enviá-lo para produção pela Taiwan Semiconductor Manufacturing, disseram fontes à Reuters. O processo de envio de um primeiro projeto para uma fábrica de chips é chamado de “taping out“. OpenAI e TSMC não quiseram comentar.
Um tape-out típico custa dezenas de milhões de dólares e levará cerca de seis meses para produzir um chip acabado, a menos que a OpenAI pague substancialmente mais para acelerar a fabricação. Não há garantia de que o chip funcionará e uma falha exigirá que a empresa diagnostique o problema e repita a etapa de tape-out.
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Dentro da OpenAI, o chip voltado para o treinamento de modelos de IA é visto como uma ferramenta estratégica para fortalecer a relação negociação da OpenAI com outros fornecedores de chips, disseram as fontes. Após o processador inicial, os engenheiros da OpenAI planejam desenvolver chips cada vez mais avançados com recursos mais amplos a cada nova versão.
Se o lançamento inicial ocorrer sem problemas, isso permitirá que a OpenAI produza em massa seu primeiro chip de IA e, potencialmente, teste uma alternativa aos caros processadores da Nvidia ainda este ano. O plano da OpenAI de enviar seu projeto para a TSMC este ano demonstra que a startup fez um rápido progresso no primeiro projeto, um processo que costuma levar anos.
Grandes empresas de tecnologia, como Microsoft e Meta, têm se esforçado para produzirem chips satisfatórios, apesar de anos de esforços. O surgimento da startup chinesa de IA DeepSeek também levantou questões sobre a necessidade de menos chips para o desenvolvimento de modelos poderosos no futuro.
O chip da OpenAI está sendo projetado pela equipe interna da companhia liderada por Richard Ho, que dobrou nos últimos meses para 40 pessoas, em colaboração com a Broadcom. Ho ingressou na OpenAI há mais de um ano, vindo do Google,, onde ajudou a liderar o programa de chips de IA personalizados da gigante das buscas.
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A equipe de Ho é menor do que os esforços de grandes empresas como Google ou Amazon. Um novo design de chip para um programa ambicioso e de grande escala pode custar 500 milhões de dólares para uma única versão de um chip, de acordo com fontes do setor com conhecimento dos orçamentos de design de chips. Esses custos podem dobrar se forem incluídos software e periféricos necessários ao projeto.
Os desenvolvedores de modelos de IA generativa, como OpenAI, Google e Meta, demonstraram que um número cada vez maior de chips conectados em data centers torna os modelos mais inteligentes e, como resultado, elas têm uma demanda insaciável por chips.
A Meta disse que investirá US$60 bilhões em infraestrutura de IA no próximo ano e a Microsoft previu desembolsos de US$80 bilhões em 2025. Atualmente, os chips da Nvidia são os mais populares no setor e detêm uma participação de mercado de cerca de 80%. A própria OpenAI está participando do programa de infraestrutura Stargate de US$500 bilhões anunciado pelo presidente dos EUA, Donald Trump, no mês passado.
Mas o aumento dos custos e a dependência de um único fornecedor levaram os principais clientes a explorarem alternativas internas ou externas aos chips da Nvidia.
O processador de IA da OpenAI, embora seja capaz de treinar e executar modelos de IA, será inicialmente implantado em uma escala limitada, disseram as fontes. O chip terá uma função limitada na infraestrutura da empresa.
Para desenvolver um esforço tão abrangente quanto os programas de chips de IA do Google ou da Amazon, a OpenAI teria que contratar centenas de engenheiros.
A TSMC está fabricando o chip de IA da OpenAI usando a avançada tecnologia de processo de 3 nanômetros. O chip apresenta uma arquitetura de matriz sistólica comumente usada com memória de alta largura de banda (HBM) – também usada pela Nvidia em seus chips – e amplos recursos de rede, disseram as fontes.
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