Sam希望获得资金支持一个雄心勃勃的项目，目的是创建先进芯片，减少对目前AI芯片市场领导者英伟达的依赖，芯片算力对于训练AI模型至关重要。
OpenAI和台积电尚未正式发表声明，但据悉两家正在考虑在芯片制造方面建立潜在合作伙伴关系。Sam借助与阿联酋重要人物Sheikh Tahnoon的力量，如果此次合作实现，将标志着一个战略联盟的建立，可能加速OpenAI的技术愿景的实现。要与估值接近1.5万亿美元的英伟达这样的巨头竞争，大量投资是不可避免的。半导体的稀缺性加剧了科技巨头之间的竞争，促使OpenAI考虑建立自己的芯片企业。
OpenAI目前的Chat GPT服务中，一直在使用Nvidia的A100和H100 GPU。设计自有的人工智能芯片将符合亚马逊网络服务、谷歌、微软等超大规模企业构建自家处理器的趋势。
Sam Altman希望采取一些不同的举措，计划建立一个“人工智能芯片工厂网络”。与总部位于阿布扎比的G42和软银集团等潜在投资者进行了讨论，想要解决当前和未来人工智能相关芯片供应短缺的问题，Sam 认为传统的代工厂，如台积电、三星代工和英特尔代工服务，将无法满足未来几年对人工智能芯片的需求。
关于与G42的讨论，资金筹集集中在80亿至100亿美元之间，Sam是否计划收购一家成熟的代工厂来生产AI芯片，或者是建立一个全新的晶圆厂网络以满足OpenAI及其潜在合作伙伴的需求。2纳米或3纳米级工艺技术的开发成本高达数十亿美元，随着制造节点变得更小，成本也在不断上升。一家能够在3nm或2nm级节点上大规模生产芯片的现代化晶圆厂如今的成本可能高达300亿美元。
晶圆厂的成本也在迅速上升，单个低数值孔径的EUV光刻工具成本约为2亿美元，而高数值孔径光刻机的成本预计为3亿至4亿美元。随着AI服务的需求不断增长，将需要在领先的晶圆厂中配置多台低数值孔径和高数值孔径机器，以制造用于人工智能和高性能计算应用的领先芯片。
一句话总结：AI能做的事情，完全取决于算力，我们可以看到整个行业的巨大变迁。
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