Azt minden bizonnyal a legtöbb olvasónk jól tudja, hogy az Nvidia számára a mesterséges intelligencia felpörgése nagyon jól jött a bányászláz lecsengését követően. Így egy rövid szűkösebb időszakot követően a pénznyomtatók újra beindulhattak. Ez azonban nem mindenkinek előnyös, az MI technológiákkal dolgozók egyre többet panaszkodnak a szűkös készletek és a magas árak miatt.

Az OpenAI, akinek olyan fejlesztéseket köszönhetünk, mint a ChatGPT, a DALL-E, a Whisper, és persze eleve a GPT nagy nyelvi modell – amit mások mellett a Microsoft is használ szinte minden MI szolgáltatása mögött –, egyre jobban szenved attól, hogy nem tud megfelelő mennyiségű gyorsítókártyát vásárolni a partnereitől. Az utóbbi időben belső információk szerint két lehetséges kiutat fontolgattak, vagy szorosabbra fűznék a viszont az Nvidiával, vagy pedig saját chip tervezésébe fognának.

Semmilyen információt nem kívánt megosztani a pletykák kapcsán az OpenAI, de a vállalat vezetőjének az utóbbi időben több olyan kijelentése is volt, melyek alapján úgy tűnik, hogy nem az Nvidiával összefogást választották a jövőbeli stratégiák kialakítása során. Sam Altman nyilvánosan kritizálta az Nvidiát az ellátási gondok miatt, és kiemelte, hogy a vállalat dominanciája káros az ágazatra nézve. A zöldek uralják az MI alkalmazások gyorsítására alkalmas chipek szegmensét, markukban tartva a piac több mint 80 százalékát.

Azt is nehezményezi Altman, hogy „könnyfakasztóan” drágák a hardveres komponensek és azok üzembe állítása. Emiatt is lassabban tud terjedni a mesterséges intelligencia. Az OpenAI egy a Microsoft által épített szuperszámítógépet használ, és több mint 10 ezer Nvidia grafikus kártya található ebben a klaszterben. Ennek a fenntartása is nagyon sokba kerül, emiatt nem tud a ChatGPT olcsóbban üzemelni a cég álláspontja szerint.

Egyes számítások szerint a jelenlegi rendszerben a ChatGPT lekérdezések átlagosan 4 centbe kerülnek, és ahhoz, hogy a Google Keresővel szemben versenyképes tudjon lenni, közel 50 milliárd dollárt kellene költeni a megfelelő háttérre, a rendszer éves üzemeltetési költsége pedig 16 milliárd dollár körül alakulna.

Ha magának tervezné a chipeket az OpenAI, abban az esetben lényegesen magasabb szintű optimalizáció tudna elérni, ez pedig számos szempontból lenne előnyös. Sokkal hatékonyabban működhetne a GPT nagy nyelvi modell egy olyan lapkán, amit direkt annak az igényeihez terveztek a szakemberek. Alacsonyabb lehetne a működési költség, olcsóbban lenne kiépítheti megfelelő számítási kapacitás, és kisebb lenne a cég kitettsége.

Ugyanakkor a chiptervezés egy elég hosszadalmas folyamat lehet, főleg akkor, ha nem fokozatosan szeretne átállni a vállalat. Azt rebesgetik, hogy az OpenAI felvásárlásról dönthet annak érdekében, hogy a K+F folyamatokat meggyorsítsa. Ez bevált gyakorlat, az utóbbi időben az Amazon is így tett, de még a Qualcomm is hozzájutott értékes fejlesztői csapathoz akvizícióval. Állítólag már potenciális felvásárlási célpontjai is lehetnek az OpenAI-nak.

A saját chip tervezése egyébként egy jó ötletnek tűnik szinte minden szempontból, de csak szinte. Mert a gyakorlatban ennek nagyon sok hátulütője, buktatója lehet, nem is szeretnénk ebbe komolyabban belemenni, elég megemlíteni például egy olyan egyszerű dolgot, hogy az egyedi chiphez is kell egy gyártó, olyan potens chipgyártó pedig nem sok van, aki egy topkategóriás MI gyorsító előállítását képes lenne vállalni.

Lényegében a Samsung és a TSMC jöhet szóba, meg talán még az Intel, de ezek közül egyik sem arról híres jelenleg, hogy dúskálna a szabad kapacitásban a legjobb eljárásainál. Főleg a TSMC alkalmas egy ilyen feladatra ebben a pillanatban, de a TSMC-nél most sorban állás van egy újabb vállalat nélkül is.

Persze azt nem tudjuk, hogy mit hoznak a következő évek, de az egészen biztos, hogy az OpenAI egy hatalmas fába vághatja a fejszéjét, de ha bejön neki a dolog, akkor könnyen lehet, hogy a techszektor legnagyobbjai között találhatja majd magát az MI által átszőtt – uralt? – jövőben.