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Tecnologia
O desenvolvimento de um processador próprio é importante para a OpenAI ganhar mais flexibilidade em suas operações.
Por: Camaçari Notícias
Foto: Getty Images
A OpenAI, empresa por trás do ChatGPT, está prestes a dar um passo importante rumo à sua independência tecnológica. Segundo fontes da Reuters próximas ao assunto, a companhia fundada por Sam Altman deve finalizar nos próximos meses o design de seu primeiro processador voltado exclusivamente para inteligência artificial. O componente será então enviado para a TSMC para fabricação.
A decisão de desenvolver um chip próprio visa reduzir a dependência da companhia em relação à NVIDIA, atual líder no fornecimento de aceleradores para IA. Com isso, o objetivo é ter mais controle sobre sua infraestrutura e potencialmente reduzir custos no longo prazo, além de customizar o hardware para necessidades específicas.
O movimento da OpenAI reflete uma tendência entre as gigantes de tecnologia de internalizar o desenvolvimento de chips críticos para seus negócios. No entanto, trata-se de um desafio complexo e arriscado, como demonstram as tentativas nem sempre bem-sucedidas de empresas como Microsoft e Meta nessa área.
O desenvolvimento de um processador próprio é importante para a OpenAI ganhar mais flexibilidade em suas operações. Atualmente, a NVIDIA domina cerca de 80% do mercado de chips para IA, o que dá à empresa grande poder de barganha com seus clientes. Ao criar seu próprio componente, a OpenAI poderá não só customizar o hardware para suas necessidades específicas, como também terá maior controle sobre custos e fornecimento.
No entanto, o caminho até ter um processador próprio em funcionamento é repleto de desafios. Empresas como Microsoft e Meta já tentaram desenvolver chips customizados para IA, mas enfrentaram dificuldades técnicas e acabaram voltando a depender de fornecedores tradicionais. A OpenAI conta com uma equipe relativamente pequena de 40 pessoas dedicadas ao projeto, em colaboração com a Broadcom. É um time modesto se comparado aos esforços de gigantes como Google e Amazon nessa área.
O custo estimado para o desenvolvimento de um chip dessa complexidade gira em torno de US$ 500 milhões apenas para uma versão inicial. Esse valor pode dobrar quando considerados o software e periféricos necessários. É um investimento considerável para a OpenAI, que busca não apenas reduzir custos no longo prazo, mas também acelerar o desenvolvimento de seus modelos de IA e potencialmente criar vantagens competitivas no mercado.
Quando o chip da OpenAI ficará pronto?
A OpenAI está caminhando para concretizar seu ambicioso plano de ter um processador próprio até 2026. O próximo passo é o processo de "tape-out", quando o design final do chip é enviado para fabricação. Esse processo deve acontecer nos próximos meses e custa cerca de US$ 500 milhões.
Após o tape-out, a fabricação do chip pela TSMC levará cerca de seis meses, a menos que a OpenAI pague um valor extra para acelerar a produção. É importante ressaltar que não há garantia de que o componente funcionará perfeitamente na primeira tentativa. Caso haja problemas, será necessário diagnosticá-los e repetir o processo de tape-out, o que pode atrasar o cronograma e aumentar os custos.
Por outro lado, se tudo correr conforme o planejado, a OpenAI poderá iniciar a produção em massa de seu primeiro chip de IA em 2026. Isso permitiria à empresa testar uma alternativa às soluções da NVIDIA ainda este ano.
Indústria está aquecida para IA
O desenvolvimento de chips próprios pela OpenAI acontece em um contexto de grande aquecimento do mercado de infraestrutura para IA. Gigantes como Meta e Microsoft anunciaram planos de investir entre US$ 60 bilhões e US$ 80 bilhões no próximo ano apenas para criar a infraestrutura necessária para suportar aplicações de IA generativa.
Esse cenário de alta demanda por aceleradores de inteligência artificial tem impulsionado não apenas fabricantes tradicionais como a NVIDIA, mas também estimulado empresas de tecnologia a buscarem soluções "caseiras". A corrida por capacidade computacional para treinar e executar modelos de IA cada vez mais complexos deve continuar aquecendo o mercado nos próximos anos, com impactos em toda a cadeia de fornecimento de hardware. Fonte: Canal Tech*
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