En contexto: OpenAI quiere liberarse de su dependencia de los chips de Nvidia, y el director ejecutivo Sam Altman cree que la mejor manera de lograrlo es desarrollando su propio negocio de semiconductores. Sin embargo, es una propuesta costosa, por lo que Altman está viajando por el mundo en busca de patrocinadores. Su última parada son los Emiratos Árabes Unidos.
Si hay que creer en las fuentes anónimas, parece que OpenAI puede estar cada vez más cerca de conseguir la financiación que necesita para lanzar su propio negocio de semiconductores, con el objetivo de reducir su dependencia de Nvidia para sus procesadores de IA.
De acuerdo a un informe En el Financial Times, la empresa está en conversaciones con la empresa de inversiones MGX, financiada por el Estado de Abu Dabi, para que le apoye en esta empresa. El informe cita a dos personas familiarizadas con las discusiones.
MGX es un fondo centrado en la IA recientemente lanzado y presidido por el asesor de seguridad nacional de los Emiratos Árabes Unidos, Sheikh Tahnoon bin Zayed al-Nahyan. Uno de sus objetivos es establecer Abu Dhabi como un centro para el desarrollo de la IA, utilizando los recursos financieros del país para este propósito.
El informe destaca los esfuerzos continuos de OpenAI para atraer inversores mientras busca financiación para su ambiciosa, aunque costosa, empresa. Las estimaciones sugieren que el proyecto podría requerir hasta 7 billones de dólares.
Al menos desde 2022, OpenAI ha estado explorando varias opciones para el desarrollo de chips, considerando posibilidades como crear su propio chip de IA, adquirir un fabricante de chips, colaborar más estrechamente con otros proveedores como Nvidia y diversificar su base de proveedores más allá de Nvidia.
A principios de este año, surgieron informes de que Altman estaba en discusiones con inversores, incluido el gobierno de los EAU, para recaudar fondos que oscilan entre 5 y 7 billones de dólares para una iniciativa tecnológica destinada a abordar las limitaciones al crecimiento de OpenAI, incluida la escasez de chips de IA. Altman negó haber buscado 7 billones de dólares específicamente para el desarrollo de chips, pero reconoció que la inversión requerida sería sustancial.
Altman ha enfatizado la necesidad de aumentar la capacidad de la industria, afirmando en X en febrero: «Construir una infraestructura de IA a gran escala y una cadena de suministro resiliente es crucial para la competitividad económica. OpenAI intentará ayudar».
Creemos que el mundo necesita más infraestructura de IA (capacidad fabulosa, energía, centros de datos, etc.) de la que la gente planea construir actualmente.
La construcción de una infraestructura de IA a gran escala y una cadena de suministro resiliente es crucial para la competitividad económica.
openai intentará ayudar!
– Sam Altman (@sama) 7 de febrero de 2024
Las razones detrás de las ambiciones de Altman son sencillas: hay escasez de GPU necesarias para impulsar el software de OpenAI y los costos asociados con la ejecución del hardware son extremadamente altos.
Altman ha frecuentemente se quejó sobre la escasez de chips, señalando que OpenAI está severamente limitado por la disponibilidad de GPU, lo que ha provocado retrasos en muchos de sus planes a corto plazo. También destacó que la principal queja de los clientes se relaciona con la confiabilidad y velocidad de la API, y gran parte del problema se debe a la escasez de GPU.
La disponibilidad de GPU también presenta desafíos para ajustar la API, ya que su administración requiere importantes recursos informáticos. Además, el problema de disponibilidad de la GPU limita la capacidad de su oferta dedicada, que proporciona a los clientes una copia privada del modelo.
Luego están los costos a considerar. OpenAI se basa en una supercomputadora desarrollada por Microsoft, que utiliza 10.000 GPU de Nvidia, lo que convierte a ChatGPT en un sistema costoso de operar. Stacy Rasgon, analista de Bernstein estimados que cada consulta cuesta aproximadamente cuatro centavos. Si se ampliara, si las consultas de ChatGPT alcanzaran una décima parte de la escala de la búsqueda de Google, se necesitarían aproximadamente 48.1 mil millones de dólares en GPU inicialmente y alrededor de 16 mil millones de dólares en chips anualmente para sostener sus operaciones.
