OpenAI 正朝着類似 Apple 的模式，強化對自家 AI 技術堆疊的掌控，而其自家晶片計劃也正挑戰 Nvidia 在硬件上的主導地位。
重點摘要：
- OpenAI 與 Broadcom 公開了更多關於 Jalapeño 的細節，這是一款為 AI 工作負載而建的自家推理處理器。
- 這款晶片指向的是更廣泛的策略，而不只是減少對 Nvidia 的依賴。
- 隨着基礎設施成為競爭核心，主要 AI 公司都在打造自家晶片。
OpenAI 晶片
OpenAI 與 Broadcom 合作開發 Jalapeño 一事之所以備受關注，原因在於 Nvidia 仍是這波 AI 熱潮背後的主要硬件供應商。
這顆處理器針對的是「推理」階段：亦即模型訓練完成後，開始回應使用者的階段。訓練是用來建立模型；推理則支撐每天的提問與回覆，塑造使用者實際體驗。
這樣的區分很關鍵，因為這些互動是以極龐大的規模發生。每一點在速度、耗電或網絡上的改進，都可以在降低成本的同時，令 AI 系統回應更為流暢。
此舉同時顯示 OpenAI 正借鑑 Apple 的策略。Apple 透過自行設計關鍵硬件與軟件，而非圍繞外部處理器作適配，因而取得對產品更大主導權。
OpenAI 似乎正將這套邏輯應用到 AI 上。以自家模型為核心設計的晶片，或能讓公司在 ChatGPT 及未來系統的效能上，取得更多掌控。
整體仍屬早期階段。OpenAI 暫未表示即將大規模部署，這顆晶片更應被視為一項長期基礎設施策略的起點。
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對 Nvidia 的壓力
在短期內，Nvidia 仍無需恐慌。現今大部分 AI 基礎設施依然由其處理器支撐，行業需求也依舊強勁。
不過，OpenAI 的自家晶片計劃符合一個更廣泛的趨勢：Google 打造了 Tensor Processing Unit，Amazon 研發了 Trainium 和 Inferentia，Microsoft 投入自家 AI 晶片，Meta 亦在開發自家加速器。
共同的結論很明顯：隨着 AI 對這些公司變得愈來愈關鍵，沒有一家願意把未來完全繫於另一家企業的硬件路線圖之上。
Apple 轉用自家處理器，並沒有在一夜之間摧毀 Intel，但卻讓 Apple 在定價、效能與產品方向上，因取代外來組件而取得更多自主。
類似的轉變，亦可能重塑 AI 基礎設施版圖。OpenAI 也表示，其自家模型已在晶片研發過程中，加速部分工程流程，形成 AI 軟件與未來硬件之間的「回饋循環」。
隨着晶片設計愈趨複雜，這種循環或會變得愈來愈重要。即使模型排行榜此起彼落，掌控更多底層機器的公司，仍可能在長期取得優勢。
從 Apple 身上得到的更廣泛教訓是：垂直整合可以成為一條長期護城河。OpenAI 的 Jalapeño 計劃顯示，它希望掌控的，不只是模型本身，還包括負責把這些模型送到使用者手上的整個系統。