Menggandeng Broadcom dan TSMC, OpenAI dikabarkan sedang mengembangkan chipset khusus untuk AI, mengurangi ketergantungan dengan pihak ketiga.
Salah satu tantangan untuk menciptakan sebuah server pembelajaran AI atau model bahasa besar (LLM) adalah hardware yang mendukung. Meski saat ini sudah banyak GPU yang sangat canggih dalam menangani AI dan ML, namun hingga saat ini belum ada chipset khusus yang benar-benar berfokus ke dua hal tersebut.
Namun, belakangan ini, OpenAI dikabarkan sedang melakukan percobaan pengembangan chip AI milik mereka sendiri. Namun, dalam pengembangan ini, mereka menggandeng Broadcom dan TSMC untuk bisa mewujudkannya.
Pengembangan chipset ini dilakukan sebagai bagian dari strategi jangka panjang OpenAI untuk memperkuat posisinya di pasar semikonduktor dan mengurangi ketergantungannya pada penyedia eksternal seperti NVIDIA dan AMD.
Ada beberapa alasan mengapa OpenAI mengembangkan chipset mereka sendiri. Salah satunya adalah dikarenakan mereka sempat mempertimbangkan membangun “jaringan fasilitas fabrikasi” sebelum memutuskan fokus pada desain chip internal yang dianggap lebih efisien dari segi biaya dan waktu.
Kolaborasi dengan Broadcom sebagai perancang chip dan TSMC sebagai mitra fabrikasi adalah langkah besar dalam strategi “akuisisi komputasi AI” OpenAI. Hal ini menunjukkan bahwa OpenAI ingin meningkatkan kemandirian teknologi, mengurangi ketergantungan, dan menciptakan lingkungan kerja yang lebih adaptif terhadap beban kerja AI masa depan.
Dilansir dari laman Wccftech (4/11), chip baru OpenAI disebut-sebut akan difokuskan untuk menangani beban kerja inferensi, area yang semakin penting dalam pengembangan model bahasa besar (LLM) seperti ChatGPT.
Inferensi memungkinkan AI untuk menerapkan pengetahuan yang diperoleh dari pelatihan untuk memberikan jawaban secara cepat. Chip ini diharapkan akan debut di tahun 2026, dengan spekulasi TSMC menggunakan proses Angstrom A16 yang canggih dalam produksinya.
Meski mereka nantinya akan menggunakan chipset mereka sendiri, namun OpenAI juga mengembangkan model hibrida “akuisisi komputasi AI”. Sistem ini memungkinkan perusahaan menggunakan arsitektur dari mitra eksternal seperti NVIDIA dan AMD sembari mengoptimalkan desain internalnya.
Dengan begitu, OpenAI dapat lebih fleksibel dalam menangani berbagai jenis beban kerja dan mempertahankan kustomisasi tanpa sepenuhnya bergantung pada mitra semikonduktor.
Yang paling menarik dalam pengembangan chipset ini adalah hadirnya mantan pengembang chipset TPU milik Google. Total ada 20 ahli chipset yang mengerjakan proyek besar yang satu ini.
Selain untuk efisiensi, pengembangan dan produksi chipset mandiri ini merupakan langkah penting mengingat ketergantungan pada rantai pasokan AI saat ini semakin tinggi. Solusi internal seperti ini memberikan keuntungan dalam hal efisiensi, kustomisasi, dan ketahanan rantai pasokan.
Dengan tren perusahaan teknologi yang mengembangkan portofolio komputasi AI sendiri, langkah OpenAI ini menggarisbawahi pentingnya solusi internal dalam menghadapi tantangan rantai pasokan sekaligus menciptakan kustomisasi yang lebih baik pada beban kerja AI.
