OpenAI planea fabricar sus propios chips de Inteligencia Artificial
OpenAI considera fabricar sus propios chips para hacer frente a los altos costos operativos e impulsar sus sistemas de IA.
OpenAI, la empresa creadora de ChatGPT, explora la posibilidad de fabricar sus propios chips de Inteligencia Artificial (IA), debido a los altos costos de operación y a la escasez de procesadores necesarios para ejecutar sistemas de IA avanzados.
Para Sam Altman, CEO de OpenAI, la adquisición de chips es una máxima prioridad para la empresa, ya que cada consulta a ChatGPT es muy costosa y requiere de hasta 10 mil unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Nvidia en una supercomputadora de Microsoft.
Si el volumen de las consultas a ChatGPT aumenta a una escala similar a la búsqueda de Google, OpenAI necesitaría aproximadamente 48.1 mil millones de dólares en GPU al año para mantenerse en operación.
La escasez de GPU es otro de los principales problemas para OpenAI, puesto que se necesitan chips específicos para poder ejecutar la tecnología de IA Generativa. Sin embargo, tras el lanzamiento de ChatGPT, la demanda se disparó y complicó el acceso a estos componentes.
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Nvidia es el único fabricante que produce chips de IA útiles y controla más del 80 por ciento del mercado global de chips dedicados a aplicaciones de Inteligencia Artificial.
Según un informe de Reuters, para hacer frente a la escasez y los costos operativos, OpenAI está considerando opciones para tomar el control en el diseño de sus chips con el fin de diversificar a sus proveedores más allá de Nvidia.
OpenAI también evalúa la posibilidad de adquirir una empresa de chips para no empezar de cero y acelerar la fabricación. La misma jugada ha sido aplicada por otras empresas tecnológicas como Google y Amazon, cuando tomó el control de Annapurna Labs en 2015. Meta es otra de las que ha intentado crear su propio chip para IA, pero su desarrollo se ha enfrentado a muchos problemas.
Por ahora, la empresa se encuentra evaluando sus opciones, pero incluso si OpenAI opta por una adquisición para desarrollar su chip personalizado, el esfuerzo le podría costar millones de dólares y varios años en concretarse.