हाल ही में, रॉयटर्स ने बताया कि OpenAI स्व-विकसित चिप्स पर विचार कर रहा है। रिपोर्ट के अनुसार, पिछले साल से, OpenAI सक्रिय रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के लिए प्रशिक्षण चिप्स की कमी (विशेष रूप से, एनवीडिया जीपीयू की कमी) के समाधान की तलाश कर रहा है। वर्तमान में, OpenAI AI चिप्स की भविष्य की मांगों को पूरा करने के लिए सक्रिय रूप से स्व-विकसित चिप्स की तैयारी कर रहा है। वास्तव में, कुछ समय पहले, ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने सार्वजनिक रूप से ओपनएआई और संपूर्ण एआई उद्योग पर एनवीडिया जीपीयू की कमी के महत्वपूर्ण प्रभाव को स्वीकार किया था। इसके अतिरिक्त, इस वर्ष से, ओपनएआई हार्डवेयर-संबंधित क्षेत्रों में प्रतिभाओं की भर्ती कर रहा है, सॉफ्टवेयर-हार्डवेयर सह-डिज़ाइन से संबंधित कई पदों के लिए उनकी आधिकारिक वेबसाइट पर विज्ञापन दिया गया है। इसके अलावा, इस साल सितंबर में, ओपनएआई ने एआई कंपाइलर्स के क्षेत्र में एक प्रसिद्ध विशेषज्ञ एंड्रयू टुलोच को भी भर्ती किया, जो स्व-विकसित चिप्स में उनके निवेश का संकेत देता है। ओपनएआई के अधिकारियों ने इस मामले पर टिप्पणी करने से इनकार कर दिया है, लेकिन अगर यह सफल होता है, तो ओपनएआई अपने स्वयं के चिप्स विकसित करने में Google, अमेज़ॅन, माइक्रोसॉफ्ट और टेस्ला जैसे सिलिकॉन वैली तकनीकी दिग्गजों की श्रेणी में शामिल हो जाएगा।

OpenAI अपने स्वयं के चिप्स क्यों विकसित करना चाहता है?

जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, OpenAI के अपने स्वयं के चिप्स के विकास के पीछे मुख्य कारण GPU की कमी है। अधिक विशेष रूप से, एनवीडिया जीपीयू खरीदने और जीपीयू-आधारित क्लाउड सेवाओं का उपयोग करने की कीमतें बहुत अधिक हैं, विशेष रूप से ओपनएआई के भविष्य के मॉडल प्रशिक्षण के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति में तेजी से वृद्धि को देखते हुए।

OpenAI कई वर्षों से जेनेरिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में रणनीतिक रूप से निवेश कर रहा है। पिछले वर्ष GPT-3 और वर्ष के उत्तरार्ध में ChatGPT के रिलीज़ होने के साथ, इन बड़े पैमाने पर जनरेटिव भाषा मॉडलों की क्षमताओं में पिछले कुछ वर्षों में काफी सुधार हुआ है, जो एक ऐसे स्तर पर पहुँच गए हैं जहाँ वे मनुष्यों के साथ सार्थक बातचीत में संलग्न हो सकते हैं। . परिणामस्वरूप, ओपनएआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक नेता के रूप में उभरा है, और जेनेरेटिव एआई आने वाले वर्षों में मानव समाज को आकार देने वाली सबसे प्रभावशाली प्रौद्योगिकियों में से एक बन गई है। रॉयटर्स के अनुसार, ओपनएआई ने पिछले साल 28 मिलियन डॉलर का राजस्व दर्ज किया, लेकिन कुल मिलाकर 540 मिलियन डॉलर का नुकसान हुआ, मुख्य रूप से कंप्यूटिंग पावर से संबंधित खर्चों के कारण। ध्यान देने योग्य बात यह है कि $540 मिलियन का यह भारी नुकसान 2022 में जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में उछाल से ठीक पहले हुआ था।

आगे देखते हुए, कंप्यूटिंग शक्ति से संबंधित खर्चों में तेजी से वृद्धि होने की उम्मीद है। इसका मुख्य कारण यह है:

• बड़े पैमाने के मॉडलों में प्रतिस्पर्धा अधिक तीव्र होती जा रही है, और मॉडल विकास की गति तेज होती जा रही है, जिसके लिए तेजी से बढ़ती कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता है। OpenAI के अलावा, Google जैसे तकनीकी दिग्गज भी अपने स्वयं के बड़े पैमाने के मॉडल को आगे बढ़ा रहे हैं, जिससे मॉडल विकास की गति में काफी तेजी आई है। यह उम्मीद की जाती है कि नई पीढ़ी के मॉडलों को हर तिमाही से आधे साल में अपडेट करने की आवश्यकता होगी, और सबसे अत्याधुनिक मॉडलों के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति में हर साल परिमाण के क्रम से वृद्धि होने का अनुमान है।

• बड़े पैमाने के मॉडल को व्यापक परिदृश्यों में लागू किया जा रहा है। वर्तमान में, Microsoft और Google ने खोज और कोड लेखन के क्षेत्र में बड़े पैमाने पर मॉडल का उपयोग शुरू कर दिया है। उम्मीद है कि भविष्य में बड़े पैमाने के मॉडल के लिए और अधिक अनुप्रयोग होंगे, जिनमें स्वचालित कार्य प्रसंस्करण, मल्टीमॉडल क्यू एंड ए इत्यादि शामिल होंगे। इससे विभिन्न मॉडलों की संख्या में काफी वृद्धि होगी, और मॉडल परिनियोजन के लिए आवश्यक कुल कंप्यूटिंग शक्ति में भी काफी वृद्धि होगी। .

अमेरिकी वित्तीय कंपनी बर्नस्टीन के विश्लेषण के अनुसार, यदि ChatGPT का ट्रैफ़िक Google खोज के दसवें हिस्से तक पहुँच जाता है (जो भविष्य में OpenAI के महत्वपूर्ण लक्ष्यों में से एक है), तो OpenAI का वार्षिक GPU खर्च $16 बिलियन होगा। ऐसे खर्च संभावित रूप से ओपनएआई के आगे के विस्तार के लिए एक महत्वपूर्ण बाधा बन सकते हैं।

तो, यदि OpenAI अपने स्वयं के चिप्स विकसित करता है तो वह कितनी लागत बचा सकता है? वर्तमान में, आठ एनवीडिया एच100 जीपीयू वाले सर्वर की खरीद लागत लगभग $300,000 है, और क्लाउड सेवा प्रदाताओं के प्रीमियम सहित तीन वर्षों तक इस सर्वर का उपयोग करने की कुल लागत लगभग $1 मिलियन है (यह एडब्ल्यूएस द्वारा उद्धृत आधिकारिक कीमत है) , अन्य क्लाउड सेवा प्रदाताओं की कीमतें समान सीमा में होने की उम्मीद है)। यदि ओपनएआई अपने स्व-विकसित चिप्स के साथ ऐसे आठ-जीपीयू सर्वर की लागत को $100,000 से कम कर सकता है, तो इससे उनके खर्च में काफी कमी आएगी। दूसरी ओर, यदि स्व-विकसित चिप्स सफल होते हैं, तो बड़े पैमाने पर तैनाती के मामले में एकल त्वरक कार्ड की लागत को $10,000 से नीचे नियंत्रित करना बहुत आशाजनक है। दूसरे शब्दों में, $100,000 से कम आठ-जीपीयू सर्वर की लागत को नियंत्रित करना कोई अप्राप्य लक्ष्य नहीं है।

जारी रहती है...