Para suprir sua crescente demanda de computação e reduzir a dependência da Nvidia, a OpenAI planeja usar chips do Google e seus próprios semicondutores, como o recém-lançado Jalapeño, em novos data centers nos EUA. Embora as GPUs da Nvidia sigam essenciais para o treinamento de modelos, os altos custos e a escassez desses componentes motivam a criadora do ChatGPT a diversificar fornecedores e investir em projetos próprios voltados para inferência, otimizando custos e processos.
A OpenAI precisa de mais chips para o treinamento e a inferência de seus modelos de inteligência artificial (IA). Os data centers que ela gerencia em conjunto com seus parceiros — entre os quais estão Oracle, SoftBank e CoreWeave — estão repletos de servidores equipados com chips da Nvidia.
No entanto, as instalações que a empresa está construindo atualmente no Texas, Novo México, Wisconsin, Ohio e Michigan provavelmente também utilizarão circuitos integrados da própria OpenAI e do Google.
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No final de agosto, o laboratório de IA liderado por Sam Altman apresentou o "Jalapeño", um chip otimizado para tarefas de inferência. O fato de a OpenAI já possuir seus próprios semicondutores para IA não significa que ela deixará de comprar GPUs da Nvidia; pelo menos por enquanto, não houve confirmação de que essa seja a intenção da empresa.
Além disso, como mencionado, o Jalapeño é um chip voltado para a inferência, o que significa que as GPUs da Nvidia continuam sendo fundamentais no processo de treinamento dos modelos de IA da organização.
É evidente que a OpenAI deseja reduzir sua dependência da empresa liderada por Jensen Huang. As GPUs da Nvidia possuem um custo muito elevado, e sua disponibilidade é bastante instável, devido às dificuldades enfrentadas pela TSMC — a fabricante desses componentes — em atender à demanda.
Ademais, controlar a fase de design da lógica desses chips permitiria à OpenAI otimizá-los para o treinamento de seus próprios modelos, atendendo assim às suas crescentes...
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