OpenAI i Broadcom: własne chipy na potrzeby rosnącej AI

Wprowadzenie – nowy rozdział sztucznej inteligencji

Już kilka lat temu czułem, że temat hardware’u dla sztucznej inteligencji zacznie ciążyć nie tylko na barkach inżynierów, ale wręcz wciągnie całą branżę technologiczną w gorączkę własnych rozwiązań sprzętowych. Dzisiejszy krajobraz AI nie przypomina już laboratorium badawczego, gdzie można było obyć się starą kartą graficzną. Rosnące wymagania mocy obliczeniowej, wieczne kolejki po dostęp do najnowszych GPU oraz skok ceny podzespołów wpędziły wielu w istny wyścig zbrojeń. Niedawna decyzja OpenAI, by zaprojektować własne chipy we współpracy z Broadcomem, otwiera nowy rozdział na rynku hardware’u AI – nie tylko dla niej samej, ale także dla wszystkich, którzy liczą na coś więcej niż resztki z pańskiego stołu.

Wielokrotnie łapałem się na tym, że – patrząc na kolejne komunikaty prasowe z Doliny Krzemowej – coraz trudniej odróżnić technologię od biznesowej strategii podpartej milionami, a nawet miliardami dolarów. I szczerze mówiąc, nie ma się czemu dziwić. W tej grze chodzi nie o przysłowiową pietruszkę, ale o całkowitą zmianę reguł. Własny chip to dziś nie tylko hasło PR-owe. To realna przewaga, którą coraz częściej wpisuję do własnych analiz jako czynnik mogący przeważyć szalę w biznesie AI.

Dlaczego OpenAI stawia na własne chipy?

Geneza decyzji i realia rynku

Tuż obok dylematów dotyczących etyki AI, na pierwszym planie znalazły się zatory i ograniczenia w dostawach procesorów – głównie tych od Nvidii i AMD. Można śmiało powiedzieć, że cały świat stał się ostatnio zakładnikiem niedoboru układów graficznych. Część znajomych programistów narzekała nawet żartobliwie, że szybciej dostaną bilet na Marsa niż dostęp do topowej karty. Ten żart niestety ma w sobie ziarnko prawdy.

To nie tylko kwestia dostępności, ale także ceny. Każdy, kto miał okazję pytać o wycenę serwerów do trenowania modeli AI, wie, o czym mówię – budżety mogą przyprawić o palpitacje serca. Dla OpenAI bariera technologiczna i finansowa stała się na tyle istotna, że decyzja o projektowaniu własnych chipów nie była już tylko kwestią prestiżu, lecz koniecznością. Po prostu, ten, kto nie zdobędzie samowystarczalności sprzętowej, zostaje w tyle.

Inspiracje gigantów i globalny trend

Nie sposób nie zauważyć, że podobną drogą podążają inne wielkie firmy technologiczne. Google chwali się swoimi TPU, Amazon – Gravitonem i Trainium, a Meta też zabiera głos w temacie układów własnego projektu. Na własne oczy widzę, jak każdy z tych graczy zaciska zęby, by choć trochę uniezależnić się od „wąskich gardeł”, jakie narzuca rynek chipów. Nie ma chyba nikogo, kto nie starałby się przemycić do swoich rozwiązań czegoś autorskiego – czegoś, co da im przewagę tam, gdzie standardowe GPU po prostu nie wyrabiają.

Zakres współpracy OpenAI i Broadcom – co tu się właściwie dzieje?

Dogłębna współpraca z gigantem półprzewodników

OpenAI nie zamierza działać po omacku. Do projektu chipów zaprosiła doświadczonego partnera – Broadcom. Przyznam, że gdy po raz pierwszy przeczytałem tę informację, od razu przyszły mi na myśl skojarzenia z największymi zmianami na rynku sprzętu sieciowego i telekomunikacyjnego. Broadcom to nie wczorajszy gracz, a firma, której komponenty sieciowe oraz nowatorskie rozwiązania napędzają od lat sektor data center. Teraz, mając do dyspozycji kompetencje własnego zespołu oraz sprawdzoną firmę z wielkiego świata półprzewodników, OpenAI stawia na wielką ofensywę sprzętową.

Skala i harmonogram przedsięwzięcia

Przedsięwzięcie nie należy do tych „na próbę”. OpenAI i Broadcom zapowiedziały stworzenie całego systemu AI, który ma osiągnąć łączną moc obliczeniową 10 gigawatów do roku 2029. Produkcja chipów ruszyć ma pod koniec 2026 roku, a już sam wolumen zapotrzebowania napawa szacunkiem – nie tylko entuzjastę, ale i starego wyjadacza z branży IT. Według szacunków, na potrzeby przyszłych modeli AI, OpenAI powinna dysponować milionami jednostek GPU. Właśnie dlatego marzenia o własnych chipach stają się konkretem zapisanym w biznesplanach.

Co wyróżni chipy OpenAI na tle konkurencji?

Personalizacja i dostosowanie sprzętu

Największym atutem własnych układów, przynajmniej z mojej perspektywy, jest możliwość dostosowania każdego aspektu chipu do własnych potrzeb. Mogę sobie tylko wyobrazić, jak projektanci OpenAI analizują dotychczasowe bolączki modeli, rozgryzają wąskie gardła i od samego początku szyją sprzęt pod konkretne zastosowania – na przykład pod trenowanie soczystych modeli językowych albo szybkie inferencje.

W przypadku tradycyjnych GPU mamy jednakże ograniczenia wynikające z ogólnego charakteru tych układów, projektowanych do szerokiej gamy zastosowań. Własny chip pozwala na optymalizację pod kątem pojedynczych operacji, komunikacji między jednostkami, energooszczędności, no i – nie zapominajmy – zarządzania kosztami.

Energooszczędność i skalowalność

Tyle mówi się o zmianach klimatycznych i oszczędzaniu energii, a jednym z celów OpenAI, przy współpracy z Broadcomem, jest stworzenie klastrów AI wyróżniających się niskim poborem prądu bez utraty wydajności. Wydaje mi się, że to nie tylko ukłon w stronę ekologii, ale także po prostu zdrowy rozsądek ekonomiczny. Dla dużych farm obliczeniowych, na których pracują modele AI, rachunek za prąd to cała księga, nie zwykły rachunek z żarówki w kuchni.

Dzięki temu, że Broadcom dorzuca swoje sieciowe rozwiązania w standardzie Ethernet i PCIe, można mówić o realnej, szerokopasmowej łączności oraz sprawnej integracji poszczególnych akceleratorów. Farma serwerowa staje się bardziej zwinna, łatwiejsza w rozbudowie i nie pozostawia graczy na łasce jednego dostawcy.

Zarządzanie całym łańcuchem dostaw i neutralność sprzętowa

Niezależność w kontekście produkcji hardware’u to, jak dla mnie, nie tylko możliwość dyktowania warunków, ale także początek uniezależnienia się od zmiennych nastrojów rynku chipów. Gdy cały świat rzucił się na te same półprzewodniki, zaczęły się przepychanki, kolejki i przetargi o każdą partię nowych procesorów. OpenAI chce, by jej własne rozwiązanie było neutralne względem infrastruktury. Pozwoli to, przynajmniej w teorii, uniknąć zależności od jednej technologii czy dostawcy.

Z drugiej strony – nie da się całkiem uciec od współpracy z najbardziej zaawansowanymi graczami rynku produkcji układów scalonych. Dlatego do produkcji zaangażowano TSMC, renomowaną firmę mającą doświadczenie w produkcji najbardziej złożonych układów na świecie. W tym sensie, OpenAI buduje swój hardware, ale robi to, korzystając z najlepszych dostępnych technologii i kompetencji.

Technologiczny przełom czy odpowiedź na realne wyzwania?

Optymalizacja pod kątem AI – praktyczne korzyści

Codzienna praktyka pokazuje mi jasno: szybkość działania modeli AI, stabilność ich pracy i koszt uruchomienia mają kluczowe znaczenie zwłaszcza w środowiskach chmurowych. Efektywność inferencji czy trenowania nowych modeli językowych potrafi przesądzić o wartości całej usługi. Jeżeli własny chip zostanie zaprojektowany tak, że przewyższy wydajnością obecne rozwiązania, możemy być świadkami wyścigu, w którym stawka pójdzie nie tylko o prestiż, lecz także o całe segmenty rynku AI.

Przetwarzanie rozproszone i AI na żądanie

Wyobraź sobie scenariusz, gdzie każda firma korzystająca z usług AI może liczyć na moc obliczeniową z elastycznych, łatwo skalowalnych centrów danych. W praktyce oznacza to rozkwit usług SaaS bazujących na modelach generatywnych, personalizacje w edukacji, marketingu czy szeroko rozumianym wsparciu sprzedaży. Sam działam z AI w różnych rozwiązaniach opartych o automatyzacje Make.com i n8n – rozumiem aż za dobrze, jak każda zmiana w dostępności i wydajności sprzętu może zmienić koszt i jakość wdrożenia.

OpenAI, Broadcom i TSMC – jak wygląda podział ról?

Kto projektuje, kto produkuje, kto integruje?

Można wręcz rozrysować sobie tę współpracę na kartce:

• OpenAI – odpowiada za projekt technologiczny chipów, opiera się na wypracowanych przez siebie doświadczeniach z trenowania i wdrażania modeli AI, przekładając je na język hardware’u.
• Broadcom – zapewnia integrację komponentów sprzętowych, szczególnie w zakresie szybkich połączeń sieciowych (Ethernet, PCIe), akceleratorów i rozproszonych klastrów.
• TSMC – podejmuje się faktycznej produkcji fizycznych układów, korzystając z zaawansowanych technik litografii i kontroli jakości.

Dzięki takiemu układowi kompetencji, można uzyskać efekt synergii, w którym każda ze stron dokłada najlepsze, co ma do swojej specjalizacji.

Ekonomia projektu – o jakich pieniądzach mówimy?

Bezprecedensowe koszty, niebywała skala

Szacunki robią wrażenie nawet na starych lisach: koszt przedsięwzięcia (w samym hardware, bez liczenia rozwoju modeli) to kwoty rzędu 350–500 miliardów dolarów. Dla porównania, to budżety całych państw, a nie linia wydatków firmowych. Na moje oko, jeżeli OpenAI uda się zrealizować ten plan, będzie to jeden z największych projektów technologicznych dekady.

Jednocześnie firma nie rezygnuje zupełnie ze współpracy z dotychczasowymi dostawcami jak Nvidia czy AMD – cały czas dokonując zamówień na kolejne dziesiątki miliardów dolarów. Widać zatem, że przejście na autorskie chipy nie będzie nagłe, raczej powolne i rozważne. W tej branży nikt nie stawia wszystkiego na jedną kartę.

Po co inwestować tyle w rozwój własnych chipów AI?

Strategiczna niezależność i przewaga na długie lata

Z perspektywy kogoś, kto dzień w dzień pracuje z narzędziami AI i obserwuje, jak wiele decyduje się na poziomie rozwiązań sprzętowych, trudno przecenić wagę strategicznej niezależności. Daje ona możliwość reagowania na nagłe zmiany, które niestety na rynku IT zdarzają się jak grzyby po deszczu. Im mniej zależysz od zewnętrznych dostawców, tym łatwiej wyjść na swoje – zarówno biznesowo, jak i technologicznie.

Walka o dostępność, skalę i elastyczność

Im szybciej rynek AI będzie się rozwijał (a wszystko wskazuje na to, że czeka nas prawdziwa lawina nowych wdrożeń), tym większa konkurencja o każdą jednostkę mocy obliczeniowej. Budowa własnych chipów to sposób na:

• Skrócenie kolejek po najnowszy sprzęt.
• Możliwość optymalizacji hardware’u pod konkretne przypadki użycia AI.
• Zarządzanie kosztami w długim okresie, bez skokowych wzrostów cen spowodowanych globalnym niedoborem.
• Zapewnienie większego bezpieczeństwa operacyjnego (płynność działania nawet podczas globalnych kryzysów dostaw).

Rynek hardware’u AI – kto trzęsie stołem?

Monopol, nowe inicjatywy i możliwa „nowa normalność”

Od kilku lat Nvidia gra właściwie pierwsze skrzypce jako dostawca hardware’u AI. Ich pozycja widać choćby po liczbie zamówień od największych światowych firm. Każdy jednak, kto zajrzał na zaplecze tej branży wie, że monopol nie jest zdrowy, a rynkowi gracze robią wszystko, by nie być uzależnionym od wyborów jednej firmy. Autorskie chipy OpenAI to odpowiedź na ten problem, a jednocześnie inspiracja dla kolejnych firm, by próbować swoich sił w projektowaniu i produkcji własnych komponentów.

Skoro już nawet mniejsze start-upy zaczynają marzyć o własnym chipie, można śmiało powiedzieć, że nadchodzi nowa normalność – hardware szyty pod konkretną AI, a nie odwrotnie.

Technologiczne innowacje i architektura chipów OpenAI

Zoptymalizowana architektura na miarę – kilka słów o technologii

Nie znam jeszcze szczegółów tych układów. Wiadomo jednak, że nacisk położono tam na obsługę generatywnej AI – przede wszystkim na efektywność trenowania bardzo dużych modeli oraz błyskawiczną inferencję. Bardzo istotne jest również wsparcie dla tzw. wysokoprzepustowych połączeń w ramach serwerowych klastrów. Według zapowiedzi, Broadcom i OpenAI pracują nad rozwiązaniami pozwalającymi sprawnie łączyć akceleratory w zintegrowanych farmach przy bardzo niskim opóźnieniu.

Przyznam, że z technologicznego punktu widzenia jest to nie lada wyzwanie, bo wymaga sprzężenia specjalistycznej architektury z codzienną praktyką trenowania modeli.

Energooszczędność, modularność i dostępność – nowe standardy?

Coraz częściej pojawia się postulat, by hardware AI był nie tylko wydajny, ale i „zielony”. Nowy chip OpenAI na pewno zmierzy się z oczekiwaniami ekologicznymi – wyższa efektywność energetyczna i niższe zużycie prądu to nie kaprys, lecz praktyczny wymóg. Modułowa budowa pozwoli ponadto skalować rozwiązania w górę i w dół bez utraty spójności systemu. Niezależność od jednego dostawcy to nie tylko strategia, ale – śmiem twierdzić – samodzielność na miarę XXI wieku.

Wpływ na rynek i przyszłość sztucznej inteligencji

Zmiany dla użytkowników i dostawców usług AI

Jeśli pracujesz z AI w praktyce (nie tylko na poziomie eksperymentów researchowych, ale w biznesowym ujęciu), dobrze wiesz, jak czas oczekiwania na dostęp do modeli potrafi zaprzątnąć głowę. Nowe chipy, zaprojektowane przez OpenAI na własne potrzeby, mogą znacząco skrócić takie oczekiwanie dla kolejnych pokoleń usług. Dotknie to nie tylko firm, ale także zwykłych użytkowników, którzy skorzystają na stabilniejszej, tańszej i bardziej wydajnej infrastrukturze AI.

Nowa fala personalizacji i dostęp do innowacyjnych modeli AI

Im łatwiej będzie uruchamiać i trenować AI w chmurze, tym szybciej pojawią się nowe produkty, które będą odpowiadały konkretnym grupom odbiorców. Spodziewam się wysypu spersonalizowanych chatbotów, automatyzacji obsługi klienta, a także narzędzi opartych o zaawansowaną analizę danych – wszystko kreowane na solidnym fundamencie nowoczesnej infrastruktury.

Finansowy obraz gry – kto zyska, kto straci?

Miliony GPU, miliardy dolarów i przewagi konkurencyjne

Planowane inwestycje, sumy kontraktów z dotychczasowymi dostawcami i zobowiązania w produkcji własnych chipów kształtują dziś krajobraz całego sektora. OpenAI deklaruje cel – osiągnięcie miliona uruchomionych jednostek GPU, a docelowo nawet stukrotność tej liczby. Trudno się dziwić, że rynek reaguje nerwowo – każda informacja o zmianie w zamówieniach sprzętowych odbija się szerokim echem na giełdzie i w branżowych newsletterach.

Perspektywy na kolejne lata

Jeśli harmonogram produkcji zostanie dotrzymany, już pod koniec 2026 roku pierwsi użytkownicy będą mogli testować nową generację chipów AI w praktyce. Rynek data center zapewne zweryfikuje, czy obietnice przełożą się na realne korzyści. Czeka nas kilka lat twardych testów, negocjacji oraz wyścigu o palmę pierwszeństwa.

Co to oznacza dla polskich firm i twórców rozwiązań AI?

Dostęp do tańszej, szybszej AI, czyli realne szanse dla mniejszych graczy

Sam na co dzień pracuję w polskich realiach, gdzie sprzęt nie zawsze jest najnowszy, a budżety bywają napięte do granic przyzwoitości. Nowy trend polegający na rezygnacji z zamkniętych rozwiązań i wysokich marż dostawców globalnych otwiera nowe perspektywy. Polskie firmy wdrażające automatyzacje sprzedaży czy zaawansowane narzędzia marketingowe (np. te oparte o Make.com czy n8n) mogą skorzystać na zwiększonej dostępności mocy obliczeniowej właśnie dzięki takim innowacjom w hardware.

Nowe modele biznesowe i przewaga konkurencyjna

Z doświadczenia wiem, że lepszy sprzęt to również niższe koszty wdrożenia nowych narzędzi, mniejsza bariera wejścia w profesjonalne narzędzia AI oraz szansa, by nie ustępować pola zachodnim gigantom. To także – nie czarujmy się – więcej przestrzeni na eksperymenty i błyskawiczne wdrażanie niestandardowych rozwiązań, które leżą u podstaw silnej pozycji rynkowej.

Podsumowanie – otwiera się nowy rozdział hardware’u AI

Gdy patrzę na całą tę historię, raz po raz nasuwa mi się obraz wyścigu do własnego miejsca przy stole – kto nie zadba o własne podzespoły, ten prędzej czy później spóźni się na ucztę postępu. OpenAI i Broadcom pokazują, że w walce o przyszłość AI nie da się już polegać wyłącznie na łasce innych. Trzeba wziąć sprawy w swoje ręce i ułożyć świat hardware’u pod własne potrzeby, ze świadomością, że gra toczy się o nie byle co – o szansę na zupełnie nową erę automatyzacji, obsługi klienta, analityki czy szeroko rozumianej sztucznej inteligencji.

Z perspektywy Polaka, który niejedno już widział na rynku nowych technologii, trudno nie czuć dumy, że także u nas rośnie liczba firm gotowych na wykorzystanie tych zmian. A przecież, jak mawiają – fortuna kołem się toczy. W tej rozgrywce OpenAI właśnie wykonało mocny ruch – czas pokaże, kto podąży tą ścieżką i komu uda się wyjść na swoje w kolejnych latach wielkiego boomu AI.

Źródło: https://x.com/OpenAI/status/1977794196955374000