OpenAI擬開放內部軟體工具 或削弱輝達CUDA優勢
Taylor Wilson
OpenAI正考慮向外界開放其跨晶片運行AI模型的內部軟件，此舉直指英偉達CUDA生態的護城河——一旦落地，AI開發者對單一晶片平台的依賴將被系統性削弱。
OpenAI要開放的到底是甚麼？
OpenAI內部開發了一套底層軟件抽象層，令AI模型在不同廠商的晶片上都能高效運行，研究團隊毋須理會底層跑在哪家伺服器上。
計算與基礎設施高級副總裁Sachin Katti將其描述為一種「自主優化能力」，並明確表示「我們希望將這一能力提供給全世界」。
這意味著→ OpenAI想做的不只是自己用多種晶片，而是把「點樣用多種晶片」這件事變成一個公共工具。
點解要擺脫對英偉達的依賴？
Katti指出，OpenAI、Anthropic、Meta等巨頭都不願在核心業務上過度依賴單一供應商，而且目前冇任何一家晶片廠商能獨自滿足佢哋的算力需求。
OpenAI此前幾乎完全依賴英偉達，近期已相繼與亞馬遜、Cerebras、AMD簽署合作協議，並正在自研定制AI晶片。
簡單來說＝ 需求太大、一家供唔起，風險太集中、一家靠唔住——這是大客戶擺脫單一供應商的經典邏輯。
CUDA的護城河仲穩唔穩？
CUDA（英偉達專有的軟件生態，涵蓋編譯器、函數庫與優化工具）是AI開發者在英偉達晶片上跑代碼的核心基礎設施，亦是英偉達鎖定用戶的關鍵。
但這道護城河已受多方侵蝕：Meta開發的PyTorch框架令開發者更容易為多種晶片寫AI代碼；部分初創公司在賣工具，將PyTorch代碼直接轉譯成可在其他晶片上運行的底層代碼。
這意味著→ 如果OpenAI再將自己的跨晶片軟件開源，CUDA的「用咗就離唔開」效應將被從需求端系統性瓦解。
英偉達下一代晶片進展如何？
Katti透露，OpenAI已取得英偉達下一代Vera Rubin晶片的早期樣品，預計今年底用於AI訓練。
他評價英偉達從上一代Blackwell系統的運營痛點中汲取了教訓——「所有功勞歸於英偉達，他們確實從諸多成長陣痛中學到了東西」。
這反映出一個微妙信號：OpenAI一邊在戰略上「去英偉達化」，一邊在戰術上仍高度依賴英偉達最新硬件——脫鈎是漸進的，唔係一刀切的。
真正的樽頸已經唔係晶片了？
Katti明確指出，當前制約OpenAI擴大算力的主要樽頸已不在晶片本身，而在於電力供應與新硬件上線的工程複雜度。
簡單來說＝ 晶片買得到、設計得出，但數據中心要用的電不夠、將新機器裝上去跑起來的工程太複雜——這先係真正卡脖子的地方。
這意味著→ AI算力競賽的核心戰場正在從「邊個有最好的晶片」轉向「邊個搞得掂電力同基礎設施工程」。
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