Por que isso importa: A OpenAI quer se libertar da dependência dos chips Nvidia, e o CEO Sam Altman acredita que a melhor maneira de conseguir isso é desenvolvendo seu próprio negócio de semicondutores. No entanto, é uma proposta cara, por isso Altman está viajando pelo mundo em busca de patrocinadores. Sua última parada são os Emirados Árabes Unidos.
Se acreditarmos em fontes anônimas, parece que a OpenAI pode estar mais perto de garantir o financiamento necessário para lançar seu próprio negócio de semicondutores, com o objetivo de reduzir sua dependência da Nvidia para seus processadores de IA.
De acordo com uma reportagem do Financial Times, a empresa está em negociações com a empresa de investimentos MGX, financiada pelo estado, de Abu Dhabi, para apoiar este empreendimento. O relatório cita duas pessoas familiarizadas com as discussões.
MGX é um fundo recém-lançado focado em IA, presidido pelo conselheiro de segurança nacional dos Emirados Árabes Unidos, Xeque Tahnoon bin Zayed al-Nahyan. Um dos seus objectivos é estabelecer Abu Dhabi como um centro para o desenvolvimento da IA, utilizando os recursos financeiros do país para este fim.
O relatório destaca os esforços contínuos da OpenAI para atrair investidores à medida que procura financiamento para o seu ambicioso, embora dispendioso, empreendimento. As estimativas sugerem que o projeto pode exigir até US$ 7 trilhões.
Desde pelo menos 2022, a OpenAI tem explorado várias opções para o desenvolvimento de chips, considerando possibilidades como criar seu próprio chip de IA, adquirir um fabricante de chips, colaborar mais estreitamente com outros fornecedores como a Nvidia e diversificar sua base de fornecedores além da Nvidia.
No início deste ano, surgiram relatos de que Altman estava em discussões com investidores, incluindo o governo dos Emirados Árabes Unidos, para arrecadar fundos que variam de US$ 5 trilhões a US$ 7 trilhões para uma iniciativa tecnológica destinada a abordar as restrições ao crescimento da OpenAI, incluindo a escassez de chips de IA. Altman negou buscar US$ 7 trilhões especificamente para o desenvolvimento de chips, mas reconheceu que o investimento necessário seria substancial.
Altman enfatizou a necessidade de aumentar a capacidade da indústria, afirmando no X em fevereiro: “Construir infraestrutura de IA em grande escala e uma cadeia de abastecimento resiliente é crucial para a competitividade económica. A OpenAI tentará ajudar.”
Acreditamos que o mundo precisa de mais infra-estruturas de IA – capacidade fabril, energia, centros de dados, etc. – do que as pessoas planeiam construir actualmente.
a construção de infraestruturas de IA em grande escala e uma cadeia de abastecimento resiliente são cruciais para a competitividade económica.
openai tentarei ajudar!
–Sam Altman (@sama) 7 de fevereiro de 2024
As razões por trás das ambições de Altman são simples: há escassez de GPUs necessárias para alimentar o software da OpenAI e os custos associados à execução do hardware são extremamente altos.
Altman reclamou frequentemente da escassez de chips, observando que o OpenAI é severamente limitado pela disponibilidade da GPU, o que causou atrasos em muitos de seus planos de curto prazo. Ele também destacou que a principal reclamação dos clientes está relacionada à confiabilidade e velocidade da API, com grande parte do problema decorrente da escassez de GPU.
A disponibilidade de GPUs também apresenta desafios para o ajuste fino da API, pois seu gerenciamento requer recursos computacionais significativos. Além disso, o problema de disponibilidade da GPU limita a capacidade da sua oferta dedicada, que fornece aos clientes uma cópia privada do modelo.
Depois, há os custos a serem considerados. OpenAI depende de um supercomputador desenvolvido pela Microsoft, que utiliza 10.000 GPUs da Nvidia, tornando o ChatGPT um sistema caro para operar. A analista da Bernstein, Stacy Rasgon, estima que cada consulta custa cerca de quatro centavos. Aumentando a escala, se as consultas do ChatGPT atingissem um décimo da escala da pesquisa do Google, seriam necessários inicialmente aproximadamente US$ 48,1 bilhões em GPUs e cerca de US$ 16 bilhões em chips anualmente para sustentar suas operações.
