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10 月 30 日，据路透社报道，OpenAI 正与博通（Broadcom）、台积电（TSMC）合作，计划于 2026 年制造其首款自研定制 AI 芯片。该芯片主要面向推理（inference）负载，将采用台积电 3 纳米制程。与此同时，OpenAI 除继续依赖英伟达 GPU 外，计划通过微软 Azure 引入 AMD 的 MI300 系列芯片，建立多供应商体系。
OpenAI 已组建约 20 人的芯片团队，核心成员包括前谷歌 TPU 负责人 Thomas Norrie 与 Richard Ho。公司此前曾研究自建「晶圆厂」网络以全面控制芯片制造，但因成本与时间过高而暂缓，转向「内部设计 + 外部合作」路线。背景是英伟达 GPU 占据逾 80% 市场份额，而算力支出（硬件、电力、云服务）已是 OpenAI 最大成本项——其预计今年亏损约 50 亿美元、收入约 37 亿美元，降本诉求迫切。
值得关注的原因
- 头部 AI 玩家「去英伟达单一依赖」进入实质落地：继亚马逊 Trainium（本号 Post 422）、谷歌 TPU、微软 Maia、Meta 自研 ASIC 之后，OpenAI 正式走向 multi-vendor；其通过 Azure 采用 AMD MI300，是 AMD 在 AI 训练 / 推理端拿下的又一旗舰客户。
- 推理芯片成主战场：OpenAI 自研 ASIC 聚焦推理而非训练，与博通定制、台积电 3nm 深度绑定，印证了「推理需求反超训练」的产业判断——这对博通（定制 ASIC）、台积电（先进制程）地位加固，对英伟达则构成「训练主导，推理端份额被多元侵蚀」的压力。
- 英伟达的应对：短期训练端仍由 Blackwell / Rubin 主导，但推理端正同时受到云厂自研、AMD MI 系列、博通定制的夹击，「从卖硬件转向卖系统级服务」的转型压力上升。
- 与已发稿件的关系（说明非重复）：本号 10/28 曾发 OpenAI Jalapeño 自研芯片规格（Post 370），本次是 10/30 路透对「供应策略（AMD + Broadcom + TSMC 多家合作 + 2026 量产时间表 + 团队名单）」的更新报道，属同一大主题下的新进展，而非同一篇新闻的简单重发。
原创文章，作者：陈默，如若转载，请注明出处：https://www.chenmo.net/457.html
