Por Anna Tong, Max A. Cherney y Krystal Hu
SAN FRANCISCO/NUEVA YORK, 10 feb (Reuters) – OpenAI avanza con el plan de reducir su dependencia de Nvidia para el suministro de chips mediante el desarrollo de la primera generación de inteligencia artificial propia.
El fabricante de ChatGPT está ultimando el diseño de su primer chip propio en los próximos meses y planea enviarlo a Taiwan Semiconductor Manufacturing Co para su fabricación, según dijeron fuentes a Reuters. El proceso de enviar un primer diseño a una fábrica de chips se denomina “taping out”.
OpenAI y TSMC declinaron hacer comentarios.
La actualización muestra que OpenAI está en camino de cumplir su ambicioso objetivo de producción en masa en TSMC en 2026. Una producción típica cuesta decenas de millones de dólares y se necesitarán aproximadamente seis meses para producir un chip terminado, a menos que OpenAI pague sustancialmente más por una fabricación acelerada.
No hay garantía de que el silicio funcione en la primera producción y, en caso de falla, la empresa tendría que diagnosticar el problema y repetir el paso de producción.
Dentro de OpenAI, el chip enfocado en el entrenamiento se considera una herramienta estratégica para fortalecer la capacidad de negociación de OpenAI con otros proveedores de chips, dijeron las fuentes.
Después del chip inicial, los ingenieros de OpenAI planean desarrollar procesadores cada vez más avanzados con capacidades más amplias con cada nueva interacción.
Si el lanzamiento inicial se lleva a cabo sin problemas, el fabricante de ChatGPT podría producir en masa su primer chip de IA interno y, potencialmente, probar una alternativa a los chips de Nvidia a finales de este año.
El plan de OpenAI de enviar su diseño a TSMC este año demuestra que la startup ha avanzado rápidamente en su primer diseño, un proceso que a otros diseñadores de chips les puede llevar más años.
Grandes empresas tecnológicas como Microsoft y Meta han tenido dificultades para producir chips satisfactorios a pesar de años de esfuerzo. La reciente caída del mercado provocada por la startup china de inteligencia artificial DeepSeek también ha suscitado dudas sobre si se necesitarán menos chips para desarrollar modelos potentes en el futuro.
El chip está siendo diseñado por el equipo interno de OpenAI dirigido por Richard Ho, que se había duplicado en los últimos meses hasta alcanzar las 40 personas, en colaboración con Broadcom.
Ho se unió a OpenAI hace más de un año procedente de Alphabet, de Google, donde ayudó a dirigir el programa de chips de IA personalizados del gigante de las búsquedas. Reuters informó por primera vez de los planes de OpenAI con Broadcom el año pasado.
El equipo de Ho es más pequeño que los esfuerzos a gran escala de gigantes tecnológicos como Google o Amazon.
Un nuevo diseño de chip para un programa ambicioso y a gran escala podría costar 500 millones de dólares para una sola versión de un chip, según fuentes de la industria con conocimiento de los presupuestos de diseño de chips. Esos costos podrían duplicarse para construir el software y los periféricos necesarios.
Los creadores de modelos de IA generativa como OpenAI, Google y Meta han demostrado que cantidades cada vez mayores de chips conectados en centros de datos hacen que los modelos sean más inteligentes y, como resultado, tengan una demanda insaciable de chips.
Meta ha dicho que gastará 60.000 millones de dólares en infraestructura de IA el próximo año y Microsoft ha anunciado que gastará 80.000 millones de dólares en 2025.
Actualmente, los chips de Nvidia son los más populares y tienen una participación de mercado de aproximadamente el 80%. OpenAI participa en el programa de infraestructura Stargate de 500 mil millones de dólares anunciado por el presidente estadounidense Donald Trump el mes pasado.
Pero el aumento de los costos y la dependencia de un único proveedor han llevado a clientes importantes como Microsoft, Meta y ahora OpenAI a explorar alternativas internas o externas a los chips de Nvidia.
(Reporte de Anna Tong y Max A. Cherney en San Francisco y Krystal Hu en Nueva York. Editado en español por Lucila Sigal)
