- OpenAI는 일부 ChatGPT 인프라와 기타 AI 모델을 구동하기 위해 Google Cloud TPU 칩을 사용하기 시작했습니다.
- 주요 목표는 전 세계적으로 증가하는 수요와 NVIDIA GPU의 높은 가격에 직면하여 추론 비용을 줄이고 하드웨어 공급업체를 다각화하는 것입니다.
- Google은 TPU를 제한적으로 제공하고 가장 고급 모델은 내부 프로젝트에만 제공하지만 Apple, Anthropic, OpenAI 등의 회사를 포함한 외부 고객 포트폴리오를 확대했습니다.
- OpenAI의 결정은 치열한 기술 경쟁에서의 전략적 움직임을 나타내며 AI 하드웨어와 클라우드 서비스 시장 모두에 영향을 미치며, Microsoft와 Oracle과 같은 거대 기업에 직접적인 영향을 미칩니다.
인공지능 환경은 다음과 같은 변화를 겪고 있습니다. 예상치 못한 반전 OpenAI가 통합하기로 결정하면서 구글이 설계한 TPU 칩 ChatGPT 및 다양한 관련 서비스를 구동하는 인프라에서. 지금까지 OpenAI는 강력한 NVIDIA GPU에만 기술 투자를 집중해 왔지만, 비용 부담 증가와 리소스 수요 급증으로 인해 이러한 변화가 발생했습니다. AI 하드웨어 시장에서 대안 모색.
로이터와 The Information 등의 소식통이 보도한 이 소식은 OpenAI, 구글 클라우드 칩 임대 주로 다음 작업을 위해 추론즉, AI 모델이 훈련 후 이미 학습된 데이터로부터 응답을 생성하는 과정입니다. 이 단계는 OpenAI가 NVIDIA 칩 외의 칩을 본격적으로 활용한 것은 이번이 처음이다. 대규모 작업을 수행합니다.
왜 Google TPU 칩을 선택해야 하나요?
이 변경의 원인은 다음과 같습니다., 특히 AI 모델 확장 비용 ChatGPT만큼 까다롭다특히, 전 세계적으로 엄청난 수요로 인해 NVIDIA GPU 가격이 꾸준히 상승하고 있는 상황에서 더욱 그렇습니다. 머신 러닝 작업을 위해 특별히 설계된 Google TPU, 실시간으로 복잡한 모델을 실행하고 생성적 인공 지능이 경험하고 있는 폭발적인 사용자 수를 관리하기 위한 보다 저렴한 옵션으로 제시됩니다.
공개된 정보에 따르면 OpenAI는 이러한 움직임을 기대하고 있습니다. 자원을 절약하다 추론 단계는 ChatGPT와 같은 애플리케이션의 응답 민첩성을 유지하는 데 가장 비용이 많이 들고 중요한 단계입니다. 다음을 포함한 다양한 업계 참여자 Apple, Anthropic, Safe Superintelligence도 TPU를 자사 프로젝트에 통합하기 시작했습니다.이는 검색의 명확한 추세를 나타냅니다. NVIDIA에 대한 독점적 의존에 대한 대안.
협정의 부문별 영향과 한계
이 결정은 OpenAI로 이어집니다. 공급업체를 다각화하다 지금까지 엔비디아 GPU의 막대한 재고 덕분에 자사의 컴퓨팅 파워의 대부분을 공급해 온 마이크로소프트와 오라클을 제외하면, 구글은 자사 인프라를 외부 기업에 개방했지만, 제한적인 정책을 유지하고 OpenAI에 가장 진보된 TPU 모델을 제공하지 않습니다.따라서 자사의 우선 프로젝트와 고객을 위한 전략적 이점을 확보하게 됩니다.
새로운 역동성은 또한 다음을 의미합니다. Microsoft에 대한 공지OpenAI의 주요 투자자이자 기술 파트너인 AI 작업의 일부가 이제 Azure의 직접 경쟁자인 Google 클라우드로 전환됩니다.. 또한 이 운동은 복잡한 혼합을 테이블에 가져옵니다. 협력과 경쟁 이는 오늘날의 기술 세계에서 특징적인 관계로, 상황에 따라 경쟁하는 거대 기업도 우연한 파트너가 될 수 있습니다.
반면 구글은 자사 TPU를 해외에 마케팅하는 전략을 통해 자사를 중요 인프라의 주요 공급업체 중 하나 차세대 AI 기반 서비스와 애플리케이션을 위해. 최근 몇 달 동안 고객 포트폴리오가 크게 확대되었습니다.Gemini와 같은 플랫폼 덕분에 하드웨어와 소프트웨어 모두에 대한 헌신을 강화했습니다.
AI 하드웨어 다각화의 상승 추세
최근까지 OpenAI는 NVIDIA GPU의 최대 구매자 중 하나로 여겨졌으며, 이를 통해 새로운 모델 개발에 있어 우선적인 접근과 지배적인 지위를 확보할 수 있었습니다. 그러나 컴퓨팅 리소스를 위한 글로벌 경쟁 우리는 대안을 찾도록 강요당했습니다.칩 부족과 단위 비용의 점진적인 증가로 인해 많은 AI 회사가 다양한 공급업체를 모색하게 되었습니다. 그중에서도 이러한 목적에 전념하는 엄청난 클라우드 용량을 보유한 Google이 있습니다..
현재, 문제는 AI를 위한 전문 하드웨어 업계의 전략적이고 중요한 이슈가 되었습니다. OpenAI의 이미지 생성 성공이나 GPT-4.1과 같은 더욱 발전된 모델 출시는 전례 없는 수준으로 수요를 증가시켰고, 대형 기술 기업들에서도 유사한 움직임을 촉발했습니다. 따라서 대체 공급 경로 다각화 및 확보의 중요성 이 부문에서 확장성과 혁신을 유지하는 것이 우선순위가 되었습니다.
Google이 Google Cloud를 통해 TPU를 임대한다는 공식에 따라 이 분야에 진출한 것은 혼합된 협업 모델과 하드웨어 경쟁 앞으로 몇 년 안에 표준이 될 것입니다.
구글의 TPU 칩을 통합하려는 OpenAI의 전략은 경제적, 운영적 압력이 어떻게 제휴 관계를 재정의하고, 공급업체를 변화시키며, 심지어 지금까지 엔비디아가 장악해 온 분야에서도 새로운 경쟁자에게 기회를 열어줄 수 있는지를 보여줍니다. 시장은 이를 예의주시하고 있습니다. 이러한 관계가 어떻게 발전할 것인지, 그리고 이러한 다각화가 현대 인공지능 개발의 전환점이 될 것인지 여부..
나는 그의 "괴짜" 관심을 직업으로 바꾼 기술 열광자입니다. 나는 10년 넘게 최첨단 기술을 사용하고 순수한 호기심으로 온갖 프로그램을 만지작거리며 살아왔습니다. 이제 저는 컴퓨터 기술과 비디오 게임을 전공했습니다. 왜냐하면 저는 5년 넘게 기술 및 비디오 게임에 관한 다양한 웹사이트에 글을 쓰고 모든 사람이 이해할 수 있는 언어로 필요한 정보를 제공하려는 기사를 작성해 왔기 때문입니다.
질문이 있으시면 제가 알고 있는 지식은 Windows 운영 체제는 물론 휴대폰용 Android까지 다양합니다. 그리고 저는 여러분을 위한 헌신을 하고 있습니다. 저는 항상 몇 분씩만 시간을 내어 이 인터넷 세계에서 여러분이 가질 수 있는 모든 질문을 해결하도록 도와드릴 의향이 있습니다.