요약:
이 문제에 정통한 사람들에 따르면 OpenAI는 AI 인프라를 확장하기 위한 ChatGPT 개발자의 방대한 레이아웃의 최신 단계인 Alphabet의 Google로부터 AI 칩을 구입할 계획입니다. 그 사람은 어떤 거래의 최종 조건도 아직 알려지지 않았다고 말했습니다. OpenAI와 Google은 모두 논평을 거부했습니다.
기업들이 인공지능 모델 실행에 적합한 저렴한 칩을 찾고 있는 가운데, 시장을 선도하는 Nvidia의 AI 칩에 대한 대안으로 Google의 TPU(Tensor Processor Unit)가 인기를 얻고 있습니다. Google은 올해 일부 고객에게 TPU를 직접 판매하기 시작했습니다.
이번 움직임은 또한 AI 컴퓨팅 성능을 시급히 향상시키려는 OpenAI의 다각적인 전략적 의도를 반영합니다.
이 회사는 이전에 AI 모델 운영을 지원하기 위해 올해 말 자체 개발 칩을 사용할 계획이라고 발표한 바 있습니다. 이는 많은 기업이 출시한 이 '자체 개발 칩 물결'에 동참하여 컴퓨팅 파워 분야에서 Nvidia의 지배력에 공동으로 도전한다는 의미입니다.
OpenAI와 Broadcom이 개발한 내장 칩 Jalapeno가 Google 고위 직원의 도움을 받아 개발되었다는 점은 언급할 가치가 있습니다. OpenAI의 내부 칩팀을 맡고 있는 Richard Ho는 이전에 Google TPU의 연구 개발에 참여한 적이 있습니다.
Google은 10여년 전부터 TPU 개발을 시작했습니다. 처음에 이러한 TPU는 회사의 웹 검색 엔진 속도를 높이고 효율성을 향상시키는 데 사용되었습니다. 그러나 이 칩은 AI 작업을 처리하는 데 빠르게 가치가 있음이 입증되었으며 최근 몇 년 동안 Nvidia GPU의 대안으로 등장했습니다.
Nvidia의 컴퓨팅 패권이 새로운 도전에 직면했습니다
인공지능 제품과 검색 분야에서 두 회사가 직접 경쟁하고 있지만 이번 구매 계획으로 OpenAI와 Alphabet의 Google 간의 관계가 더욱 깊어질 것입니다.
OpenAI와 Nvidia는 오랫동안 긴밀한 관계를 유지해 왔습니다. 1세대 GPT 모델의 훈련부터 ChatGPT의 세계적인 인기에 이르기까지 OpenAI의 거의 모든 핵심 모델 발전은 수만 개의 NVIDIA GPU 클러스터를 기반으로 구축되었습니다. Huang Renxun은 세계 최초의 DGX AI 슈퍼컴퓨터를 OpenAI에 직접 전달했으며, OpenAI의 인기는 Nvidia를 직접적으로 세계 시장 가치 1위로 끌어올렸습니다.
올해 8월 Nvidia CEO Huang Renxun은 OpenAI가 2030년까지 Nvidia AI 인프라를 대규모로 배포하기로 약속했다고 말했습니다. 기존 및 계획 배포 규모는 약 12GW이며, 약 16GW로 확장할 수 있는 기회가 있습니다.
그러나 이것이 OpenAI가 공급망 다각화를 추구하는 것을 막지는 못했습니다. 점점 더 높아지는 추론 비용, 수백만 개의 칩의 엄청난 컴퓨팅 성능 격차, 단일 공급업체에 대한 과도한 의존으로 인한 협상 불이익 및 공급 중단 위험에 직면한 OpenAI는 모든 부와 생명을 Nvidia에 묶는 것을 꺼리는 것이 분명합니다.
우연이 아닙니다. 오라클은 또한 화요일 자사의 클라우드 플랫폼에서 처음으로 알파벳의 Google TPU 칩을 기반으로 한 컴퓨팅 성능을 고객에게 제공할 것이라고 발표했습니다.
이 레이아웃과 관련하여 Oracle Cloud Infrastructure의 사장인 Mahesh Thiagarajan은 성명을 통해 AI 워크로드마다 컴퓨팅 성능 요구 사항이 다르다고 말했습니다. 이러한 선택을 통해 고객은 각 AI 워크로드에 대한 성능, 처리량 및 경제성 측면에서 가장 적합한 인프라를 유연하게 선택할 수 있습니다.
Google 임원 Amin Vahdat는 Oracle과의 계약을 발표하는 성명에서 "차세대 인공 지능에는 다양한 컴퓨팅 성능이 필요할 것"이라고 말했습니다.
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