OpenAI бросила вызов Nvidia и начала активно использовать чипы от Google

Компания OpenAI, известная разработкой популярного чат-бота ChatGPT, предприняла значительный шаг по диверсификации своих технологических ресурсов. Она начала использовать специализированные ускорители от Google, что стало первым серьезным отступлением от почти полной зависимости от чипов компании Nvidia, которая доминирует на рынке оборудования для искусственного интеллекта.

OpenAI арендует у Google Cloud так называемые тензорные процессоры (TPU). Основная цель этого сотрудничества — сокращение расходов на вычисления, связанные с работой уже обученных моделей искусственного интеллекта. Этот шаг может укрепить статус чипов Google как экономически выгодной альтернативы графическим процессорам Nvidia, которые до сих пор были основным выбором для разработчиков в сфере ИИ.

Ранее для обучения и развертывания своих сложных языковых моделей OpenAI пользовалась исключительно оборудованием на базе чипов Nvidia. Доступ к этим мощностям компания получала в рамках партнерских соглашений с Microsoft и Oracle. Привлечение Google в качестве нового технологического партнера знаменует собой важный сдвиг в стратегии компании по снижению зависимости от одного поставщика.

При этом отмечается, что Google предоставляет OpenAI не самые передовые версии своих ускорителей. Наиболее мощные модификации тензорных процессоров компания зарезервировала для собственных нужд, в том числе для работы над конкурирующим проектом больших языковых моделей Gemini. Тем не менее, даже доступ к более ранним версиям TPU является для OpenAI важным шагом в условиях растущего спроса на ИИ-чипы.

На данный момент остается неясным, будет ли OpenAI применять процессоры Google для обучения новых моделей или их использование ограничится только поддержкой работы уже существующих сервисов. Эксперты полагают, что по мере усиления конкуренции на рынке искусственного интеллекта переход к гибридной инфраструктуре, использующей оборудование от разных производителей, обеспечит компании большую гибкость и устойчивость.