3nm工藝+高帶寬內存

　　據內部消息，該芯片采用臺積電3納米制程，配備與英偉達同級的HBM(高帶寬內存)，脈動陣列架構使其在訓練大模型時效率提升40%以上。這意味著未來訓練GPT-5的時間或縮短一半。

　　技術細節：脈動陣列通過數據流水線化處理，可最大限度減少內存訪問延遲，而HBM則讓芯片在單位時間內吞吐量暴增，這正是大模型訓練的命門所在。

　　“谷歌大腦”團隊操刀

　　該芯片的設計團隊由前谷歌TPU核心成員Richard Ho領銜，過去半年團隊規模翻倍至40人，并獲博通技術支持。

　　這種“硅谷頂尖工程師+芯片巨頭”的組合，讓OpenAI僅用18個月就走完其他公司5年的研發路。

　　該芯片單次流片成本約數千萬美元，但行業人士估算，包含軟件生態構建的總投入或達5億美元。這相當于微軟2025年AI預算的0.6%，不過卻可能撬動千億美元市場。

　　英偉達"算力霸權"正被瓦解

　　OpenAI自研芯片最直接的目標，是擺脫對英偉達80%的供應依賴。若2026年量產成功，其數據中心采購成本將直降30%，這對每年燒錢數十億美元訓練模型的OpenAI堪稱救命稻草。

　　微軟、Meta等巨頭自研芯片屢屢受挫，OpenAI若成功將刺激更多企業加入混戰，英偉達“一家獨大”格局或終結。

　　就在OpenAI亮劍之際，中國AI公司DeepSeek此前憑借算法優化，用1/10算力跑出同等性能模型，轟動全球。

　　芯片行業和市場陷入深思：未來究竟需要更多芯片，還是更聰明的算法?

　　有分析師指出，算法優化可能讓全球AI芯片需求減少20%，但OpenAI的選擇表明，頂級玩家仍在押注“硬件軍備競賽”。

　　“芯片-模型”協同進化論

　　OpenAI工程師透露，該芯片將支持模型參數規模突破百萬億級，且計劃每12個月迭代一次。這意味著未來的GPT-6可能直接運行在專為其定制的“大腦”上，形成“芯片設計→模型升級→芯片再設計”的正向循環。

　　芯片量產時間點(2026年)恰與拜登政府“國家AI基礎設施計劃”重合。值得玩味的是，OpenAI已參與特朗普提出的5000億“星際之門”計劃，這場跨越黨派的AI霸權爭奪，正在芯片制造環節悄然升級。

　　不過當OpenAI用芯片重新定義AI生產力時，很多人早已通過DeepSeek嗅到機會——用AI工具批量生成爆文、視頻腳本、商業運營、代碼生成，解放生產力，甚至開始變現。