AI 人工智能｜OpenAI自己造AI晶片！奧特曼擬集資7兆美元建數十座廠房！能撼動半導體產業版圖？

　　OpenAI執行長山姆·奧特曼（Sam Altman）繼開創生成式AI產業後，現正積極勾勒另一偉大藍圖——籌集７兆美元來興建數十座晶片廠，以提高全球AI晶片產量，進而加快AI市場發展。但有不少評論認為，此舉根本無助於解決AI晶片短缺問題，更有可能導致資源浪費。究竟奧特曼建廠大計是顛覆半導體產業版圖的壯舉，還是花大錢堆砌出來的假大空呢？

 

OpenAI自行建廠解決AI晶片荒

 

　　《華爾街日報》報道，奧特曼正跟阿聯酋政府、軟銀集團（SoftBank）、以及台積電洽談合作計劃，希望可以籌集5兆至7兆美元（約39兆至54.6兆港元）的資金，在未來幾年內建造數十座晶片廠，以解決AI晶片供應不足，制約OpenAI高速成長的問題。

 

為建立AI晶片生產基地，奧特曼正在跟不同的投資者進行洽談，當中包括阿聯酋總統的兄弟、國家安全顧問謝赫·塔赫努恩。（圖片來源：X.com@sama）

 

　　生成式AI運算主要依靠圖像處理器（GPU），所以GPU幾乎已成為AI晶片的代名詞。奧特曼時常抱怨，沒有足夠的GPU來支持OpenAI對人工智能的技術探索。ChatGPT於2022年底推出前，OpenAI動用了10,000顆GPU來訓練其背後的大型語言模型GPT-3.5；對GPT-4展開數據訓練，則使用約25,000顆GPU；訓練傳聞中的GPT-5，更要出動50,000顆GPU。

 

　　由此視之，OpenAI要不斷推進AI技術發展，對GPU的需求只會愈來愈大。因此，奧特曼的願景是，向阿聯酋與軟銀籌集資金，再交給台積電興建和營運晶片廠，以確保足夠的晶片供應。這項構想的關鍵是，OpenAI必需成為新晶片廠的主要客戶，讓廠房可以接獲足夠訂單來維持運作。這樣OpenAI不但可以持續進行AI技術研發，更可以打破輝達（NVIDIA）一家獨大的AI晶片生產格局。

 

超大集資額足以買下微軟、蘋果

 

　　不過外界質疑，奧特曼提出的集資額似乎過於龐大。以半導體產業規模而論，2023年全球晶片銷售額達5,270億美元（約4.11兆港元），預估到2030年頂多成長至1兆美元（約7.8兆港元）。半導體製造設備是營運晶片廠所需的最昂貴器具，根據國際半導體產業協會（SEMI）評估，2023年全球半導體設備銷售額僅為1,000億美元（約7,800億港元）。

 

　　從企業融資標準來看，這亦是一筆非常誇張的巨款。美國證券業及金融市場協會的資料顯示，2023年美國公司債發行總額為1.44兆美元（約11.23兆港元）。就算全球市值最高的兩家公司微軟（Microsoft）與蘋果（Apple），市值合計起來都沒有7兆美元那麼多，只有6兆美元（約46.8兆港元）而已。

 

NVIDIA執行長黃仁勳質疑，是否需要投入7兆美元資金來興建AI晶片廠。（圖片來源：NVIDIA官網）

 

人手、設備、新廠選址挑戰重重

 

　　即使可以籌集到如此龐大的資金，建廠大計也未必可以成事，因為只有新廠房，而沒有相應的人手和設備，一切皆是枉然。有業內人士質疑，奧特曼能否為這數十座新廠招募到足夠的工程師、採購到足夠的製造設備。美國半導體產業協會（SIA）預測，2030年前業內將有11.5萬個職位空缺，但當中58％可能無人問津。再者，先進晶片製造設備從下單到出貨，需時約兩年時間，OpenAI未必可以在指定期間訂購到足夠的設備。

 

　　此外，奧特曼構想中的數十座新晶片廠究竟要建在哪裡呢？他本人傾向在美國設廠，以獲取拜登政府發放的晶片業補貼。以台積電的經歷來看，該公司斥資400億美元（約3,120億港元）在亞利桑那州建設一座新廠房，惟卻備受工程延誤、熟練工人短缺、以及成本高昂等問題困擾。故此，美國未必是理想選址。

 

一座能夠大規模生產2nm或3nm核心製程的晶片廠，建築成本可達300億美元（約2,340億港元）。圖中為台積電晶圓十二B廠。（圖片來源：台積電官網）

 

　　美國智庫蘭德公司（RAND Corp.）資深顧問吉米·古德里奇（Jimmy Goodrich）表示，在奧特曼熟悉的軟件領域裡，只要有錢和編程能力，任何事情都有可能發生；但製造業卻屬硬件領域，要面對物理世界的限制與工程上的挑戰，有些事情確是很難辦到。

 

創新GPU架構比建新廠更具效益

 

　　華爾街投行伯恩斯坦（Bernstein）分析師史黛西·拉斯岡（Stacy Rasgon）認為，現在因應某些需求而投資建廠，等到廠房落成，生產線投入運作，再到製成產品推出市場時，需求已可能消失了，結果造成資源錯配。

 

　　NVIDIA執行長黃仁勳直言，比起大舉投資建立新晶片廠，業界更需要的是推動GPU架構持續創新，令運算速度不斷提升。如此一來，AI初創企業無需添置非常多的設備，也可以擁有足夠運算力來進行研發。事實上，NVIDIA在過去十年間已將GPU效能提高了100萬倍！

 

　　紐約大學心理學及神經科學名譽教授加里．馬庫斯（Gary Marcus）指出，很多創新技術最終未如最初設想般，能夠提升社會生產力與造福人類，所以應把投資分散於不同範疇，而不是將所有資源集中投放到AI，這樣做或許會更有意義。

 

　　奧特曼建廠大計仍處於早期階段，潛在投資者的完整名單尚未清楚，奧特曼可能還需數年來謀劃此事，最終有機會爆出更具份量的業者加盟，又或者整項計劃胎死腹中。因此，未來奧特曼的一舉一動將會更加備受注目。

 

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