تولید تراشه هوش مصنوعی OpenAI با همکاری Broadcom

طبق گزارش منتشرشده توسط فایننشال تایمز در تاریخ ۴ سپتامبر ۲۰۲۵، OpenAI، شرکت پیشرو در حوزه هوش مصنوعی و توسعه‌دهنده ChatGPT، در حال برنامه‌ریزی برای تولید اولین تراشه اختصاصی هوش مصنوعی خود با همکاری شرکت نیمه‌هادی آمریکایی Broadcom است. این تراشه قرار است در سال ۲۰۲۶ به تولید انبوه برسد و به‌صورت داخلی برای عملیات OpenAI مورد استفاده قرار گیرد، نه برای فروش تجاری. این حرکت بخشی از استراتژی گسترده‌تر OpenAI برای کاهش وابستگی به تأمین‌کنندگان خارجی مانند Nvidia و پاسخ به نیاز روزافزون به توان محاسباتی برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی است. این تحلیل به بررسی جزئیات این خبر، زمینه‌های آن، تأثیرات بالقوه بر صنعت، نقاط قوت و چالش‌ها، و همچنین نقش این حرکت در اکوسیستم فناوری می‌پردازد.

همکاری با Broadcom و TSMC

• طراحی و تولید تراشه: OpenAI با همکاری Broadcom، یک شرکت برجسته در طراحی نیمه‌هادی‌ها، در حال توسعه تراشه‌ای اختصاصی برای هوش مصنوعی است که به‌طور خاص برای عملیات استنتاج (inference) بهینه‌سازی شده است. این تراشه‌ها با استفاده از فناوری ۳ نانومتری شرکت تایوانی TSMC تولید خواهند شد، که یکی از پیشرفته‌ترین فناوری‌های تولید نیمه‌هادی در جهان است.
• زمان‌بندی تولید: طبق گزارش‌ها، تولید انبوه این تراشه از سال ۲۰۲۶ آغاز خواهد شد، و انتظار می‌رود که در اواخر ۲۰۲۶ یا اوایل ۲۰۲۷ برای استفاده داخلی در زیرساخت‌های OpenAI مستقر شود.
• سفارش بزرگ: Broadcom اعلام کرده است که با یک مشتری جدید (که طبق گزارش فایننشال تایمز، OpenAI است) قراردادی به ارزش بیش از ۱۰ میلیارد دلار برای تولید این تراشه‌ها امضا کرده است. این سفارش نشان‌دهنده مقیاس بزرگ پروژه و تعهد مالی قابل‌توجه OpenAI است.

هدف استراتژیک

• کاهش وابستگی به Nvidia: OpenAI در حال حاضر به شدت به پردازنده‌های گرافیکی (GPU) Nvidia وابسته است، که تنگناهای عرضه و هزینه‌های بالا را به همراه دارد. این تراشه جدید به OpenAI امکان می‌دهد تا وابستگی خود به Nvidia را کاهش دهد و هزینه‌های زیرساختی را بهینه کند.
• تمرکز بر استنتاج: برخلاف تراشه‌های Nvidia که در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی (training) بسیار قوی هستند، تراشه جدید OpenAI روی عملیات استنتاج متمرکز است، که فرآیند اجرای مدل‌های آموزش‌دیده برای تولید خروجی است. این تمرکز با نیازهای عملیاتی OpenAI برای اجرای مدل‌های پیشرفته مانند GPT-5 هم‌راستاست.
• استفاده داخلی: OpenAI قصد ندارد این تراشه‌ها را به‌صورت تجاری عرضه کند، بلکه از آن‌ها برای زیرساخت‌های داخلی خود، به‌ویژه در پروژه‌هایی مانند Project Stargate (یک ابتکار ۵۰۰ میلیارد دلاری برای ساخت مراکز داده نسل بعدی)، استفاده خواهد کرد.

زمینه‌های صنعت

این حرکت OpenAI در راستای استراتژی‌های مشابه سایر غول‌های فناوری مانند Google، Amazon و Meta است که همگی تراشه‌های اختصاصی خود را برای اجرای حجم‌های کاری هوش مصنوعی طراحی کرده‌اند. این شرکت‌ها به دنبال کاهش وابستگی به Nvidia، که در حال حاضر تسلط قابل‌توجهی بر بازار تراشه‌های هوش مصنوعی دارد، و بهینه‌سازی عملکرد و هزینه‌ها هستند. برای مثال:

• Google: تراشه‌های TPU (Tensor Processing Unit) را برای آموزش و استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی توسعه داده است.
• Amazon: تراشه‌های Trainium و Inferentia را برای زیرساخت‌های ابری AWS طراحی کرده است.
• Meta: از تراشه‌های سفارشی برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم‌های خود استفاده می‌کند.

این روند نشان‌دهنده تغییر به سمت راه‌حل‌های سفارشی در صنعت هوش مصنوعی است، که ناشی از افزایش تقاضا برای توان محاسباتی و نیاز به کاهش هزینه‌ها و مخاطرات زنجیره تأمین است.

تحلیل نقاط قوت

۱. بهینه‌سازی هزینه و عملکرد

توسعه تراشه‌های سفارشی به OpenAI امکان می‌دهد تا عملکرد زیرساخت‌های خود را برای نیازهای خاص خود بهینه کند، که می‌تواند هزینه‌های عملیاتی را به‌طور قابل‌توجهی کاهش دهد. این امر به‌ویژه با توجه به گزارش‌هایی مبنی بر ضرر ۵ میلیارد دلاری OpenAI در سال جاری به دلیل هزینه‌های بالای زیرساختی اهمیت دارد.

۲. کاهش وابستگی به Nvidia

Nvidia در حال حاضر بازار تراشه‌های هوش مصنوعی را تحت سلطه دارد، اما محدودیت‌های عرضه و هزینه‌های بالای GPUهای آن چالش‌هایی را برای شرکت‌هایی مانند OpenAI ایجاد کرده است. این همکاری با Broadcom و TSMC به OpenAI امکان می‌دهد تا زنجیره تأمین خود را متنوع کند و از تنگناهای عرضه بکاهد.

۳. تقویت موقعیت رقابتی Broadcom

این قرارداد برای Broadcom یک موفقیت بزرگ است، زیرا این شرکت را به‌عنوان یک بازیگر کلیدی در بازار تراشه‌های هوش مصنوعی معرفی می‌کند. سهام Broadcom پس از اعلام این خبر تا ۱۵ درصد افزایش یافت، که نشان‌دهنده اعتماد بازار به توانایی این شرکت برای رقابت با Nvidia است.

۴. هم‌راستایی با روندهای صنعت

OpenAI با پیوستن به Google، Amazon و Meta در توسعه تراشه‌های سفارشی، خود را در خط مقدم نوآوری‌های هوش مصنوعی قرار می‌دهد. این حرکت می‌تواند به OpenAI کمک کند تا در رقابت با سایر بازیگران بزرگ هوش مصنوعی، مانند Anthropic و xAI، مزیت رقابتی کسب کند.

چالش‌ها و نگرانی‌ها

۱. پیچیدگی و ریسک‌های طراحی تراشه

طراحی تراشه‌های سفارشی فرآیندی پیچیده و پرهزینه است که با ریسک‌هایی مانند تأخیر در تولید یا عملکرد کمتر از حد انتظار همراه است. تجربه سایر شرکت‌ها نشان می‌دهد که حتی غول‌های فناوری نیز گاهی در این زمینه با مشکلاتی مواجه شده‌اند.

۲. وابستگی به TSMC

اگرچه همکاری با TSMC به OpenAI امکان دسترسی به فناوری پیشرفته ۳ نانومتری را می‌دهد، اما این شرکت در تایوان مستقر است و تحت تأثیر تنش‌های ژئوپلیتیکی، به‌ویژه بین چین و ایالات متحده، قرار دارد. این موضوع می‌تواند ریسک‌هایی را برای زنجیره تأمین ایجاد کند.

۳. مقیاس‌پذیری و هزینه‌ها

تعهد OpenAI به سرمایه‌گذاری‌های عظیم، مانند پروژه ۵۰۰ میلیارد دلاری Stargate، نشان‌دهنده چالش‌های مالی قابل‌توجهی است. اگرچه تراشه‌های سفارشی می‌توانند در بلندمدت هزینه‌ها را کاهش دهند، اما هزینه‌های اولیه طراحی و تولید ممکن است فشار مالی بیشتری بر OpenAI وارد کند.

۴. رقابت شدید

بازار تراشه‌های هوش مصنوعی به شدت رقابتی است، و Nvidia همچنان بازیگر غالب این حوزه است. علاوه بر این، شرکت‌هایی مانند AMD نیز در حال گسترش حضور خود در این بازار هستند. OpenAI باید اطمینان حاصل کند که تراشه‌های جدیدش از نظر عملکرد و کارایی می‌توانند با رقبا رقابت کنند.

تأثیرات بالقوه

بر OpenAI

• استقلال بیشتر: این تراشه‌ها به OpenAI امکان می‌دهند تا کنترل بیشتری بر زیرساخت‌های خود داشته باشد و وابستگی به تأمین‌کنندگان خارجی را کاهش دهد.
• نوآوری در مدل‌های هوش مصنوعی: تراشه‌های بهینه‌شده برای استنتاج می‌توانند عملکرد مدل‌های پیشرفته مانند GPT-5 را بهبود بخشند و تجربه کاربری بهتری ارائه دهند.

بر Broadcom

• رشد درآمد: قرارداد ۱۰ میلیارد دلاری با OpenAI و افزایش ۶۳ درصدی درآمد هوش مصنوعی Broadcom در سه‌ماهه سوم ۲۰۲۵ نشان‌دهنده پتانسیل رشد قابل‌توجه این شرکت در بازار هوش مصنوعی است.
• موقعیت استراتژیک: همکاری با OpenAI، Broadcom را به‌عنوان یک شریک کلیدی برای شرکت‌های هوش مصنوعی معرفی می‌کند و می‌تواند منجر به قراردادهای مشابه با سایر بازیگران شود.

بر صنعت هوش مصنوعی

• تنوع در زنجیره تأمین: این حرکت به کاهش سلطه Nvidia در بازار تراشه‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند و اکوسیستم متنوع‌تری را ترویج می‌دهد.
• رقابت و نوآوری: فشار بر Nvidia برای نوآوری بیشتر می‌تواند منجر به پیشرفت‌های سریع‌تر در فناوری تراشه‌های هوش مصنوعی شود.

بر اقتصاد کلان

• ایجاد شغل: سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های هوش مصنوعی، مانند مراکز داده و تولید تراشه، می‌تواند به ایجاد مشاغل جدید در بخش فناوری منجر شود.
• رشد بازار نیمه‌هادی‌ها: افزایش تقاضا برای تراشه‌های سفارشی می‌تواند به رشد شرکت‌هایی مانند Broadcom و TSMC و تقویت اقتصاد جهانی نیمه‌هادی‌ها کمک کند.

نقش در اکوسیستم فناوری

این همکاری بخشی از یک روند گسترده‌تر در صنعت فناوری است که در آن شرکت‌های هوش مصنوعی به دنبال کنترل بیشتر بر زنجیره تأمین و زیرساخت‌های خود هستند. OpenAI با استخدام مهندسان سابق Google TPU و ایجاد یک تیم اختصاصی برای طراحی تراشه، نشان داده است که این پروژه را با جدیت دنبال می‌کند. این حرکت همچنین نشان‌دهنده هم‌گرایی بین هوش مصنوعی و صنعت نیمه‌هادی‌ها است، که می‌تواند به نوآوری‌های بیشتری در هر دو حوزه منجر شود.

نتیجه‌گیری

توسعه تراشه اختصاصی هوش مصنوعی توسط OpenAI با همکاری Broadcom و TSMC یک گام استراتژیک برای کاهش وابستگی به Nvidia، بهینه‌سازی هزینه‌ها و تقویت زیرساخت‌های داخلی این شرکت است. این حرکت با روندهای صنعت هم‌راستاست و می‌تواند به تنوع بیشتر در بازار تراشه‌های هوش مصنوعی منجر شود. با این حال، چالش‌هایی مانند ریسک‌های طراحی، تنش‌های ژئوپلیتیکی، و هزینه‌های بالای اولیه باید به‌دقت مدیریت شوند. در صورت موفقیت، این پروژه نه‌تنها موقعیت OpenAI را در اکوسیستم هوش مصنوعی تقویت می‌کند، بلکه می‌تواند به‌عنوان یک کاتالیزور برای نوآوری‌های بیشتر در صنعت نیمه‌هادی‌ها عمل کند.