尽管遭遇资金和供应链方面的挑战，OpenAI的自主芯片研发计划仍可能加剧与英伟达等主要人工智能技术供应商之间的竞争。

作者 | 方文三

图片来源 |网 络 

OpenAI找台积电定制埃米级A16芯片

台湾经济日报报道指出，台积电正致力于开发一款专为OpenAI Sora视频模型定制的A16埃米级工艺芯片，旨在增强Sora视频生成能力。

为便于理解，1埃米相当于1纳米的十分之一。随着半导体工艺技术突破至2纳米，埃米级工艺已成为全球芯片制造巨头竞争的新领域。

除了主要客户苹果公司已预订台积电A16首批产能外，OpenAI也因自研AI芯片的长期需求，预订了A16产能。

A16作为台积电目前最先进的制程节点，将有助于进一步提升运算速度并降低功耗。同时，OpenAI的首款芯片将应用于AI视频生成工具Sora。

鉴于OpenAI与苹果公司之前的合作关系，有推测认为Sora最终可能会集成至苹果的Apple Intelligence。

苹果公司在今年6月发布的Apple Intelligence中已整合了ChatGPT。

随着OpenAI积极投入自家ASIC芯片设计开发，其在AI运算领域的影响力将持续增长。

此前，苹果公司已成为台积电A16的首批客户，目的是确保未来iPhone能够优先使用台积电的A16工艺。

OpenAI曾初步与台积电探讨过合作建立专属晶圆厂的可能性，但经过对发展前景的审慎评估，决定暂时搁置该计划。

在战略选择上，OpenAI决定与美国企业博通、Marvell等公司合作，共同开发其定制的ASIC芯片。据预测，OpenAI有望成为博通的主要客户之一。

鉴于博通和Marvell均为台积电的长期合作伙伴，这两家美国企业将协助OpenAI开发的ASIC芯片；

按照芯片设计规划，预计将在台积电的3纳米制程技术及后续的A16工艺中进行生产。

一切指向台积电埃米级A16芯片

A16的命名与苹果公司的A16芯片并无直接关联，而是指代制程技术达到16埃米，即1.6纳米。

据悉，A16芯片将采用下一代纳米片晶体管技术，并结合超级电轨技术（SPR），一种创新的背面供电解决方案，为业界首创。

超级电轨技术能够将供电网络移至晶圆背面，从而为晶圆正面释放更多空间，显著提升逻辑密度和性能。

这使得A16芯片非常适合于需要复杂信号布线和密集供电网络的高效能运算（HPC）产品。

台积电宣称，与上一代的N2P工艺相比，A16节点将为数据中心产品带来8-10%的速度提升、在相同速度下实现15-20%的功耗降低，以及芯片密度提升至1.10倍。

SemiAnalysis公司的首席分析师在采访中提到，台积电的A16工艺采用了更先进的背面供电方式，以背面接触取代电源通孔，技术上领先于英特尔的18A工艺。

该技术原计划在N2P工艺中首次应用，然而由于技术难度较高，最终推迟至A16工艺中首次展示。

因此，A16工艺不仅仅是N2P工艺的升级版，而是采用了全新的技术方案。

台积电采用的方案，即BSPDN（背面电源网络），实现了将电源网络直接连接至每个晶体管的源极与漏极。

该公司宣称，该技术在本领域中效率最高，尽管其生产过程极为昂贵且复杂。

原计划中，BSPDN技术首次应用于N2P工艺，但鉴于技术难度过高，最终决定从N2P中撤除，并计划在A16工艺中首次应用。

从N2P到A16的命名方式转变，标志着台积电已超越当前领先的2nm工艺技术，正式跨入[埃米时代]。

据预测，A16工艺将于2026年开始量产，作为目前公布的最先进制程技术，它代表台积电迈向埃米级制程的第一步。预计量产将在2026年下半年启动，产品将于2027年上市。

OpenAI的最佳策略是预订台积电芯片

今年2月，OpenAI公开表示缺乏足够的英伟达GPU支持其AI研发工作。这一抱怨似乎被微软这一金主之一所听取，随后OpenAI获得了更多英伟达服务器的使用权。

预计到2025年中期，甲骨文和微软将为OpenAI提供世界上最强大的英伟达服务器集群之一，年租金约为25亿美元。然而，对于OpenAI而言，这仍不足以满足其需求。

据The Information在今年7月援引知情人士的消息，OpenAI一直在招募谷歌TPU部门的前成员，寻求开发AI服务器芯片，并与包括博通在内的芯片设计企业洽谈合作开发事宜。

尽管如此，OpenAI团队似乎尚未开始设计该芯片，预计最早将于2026年投入生产。

在此之前的讨论中，OpenAI与微软已探讨了未来数据中心的可能性，该中心可能耗资高达1000亿美元，内部被称为[星际之门（Stargate）]。

然而，显而易见的是，要达到这一规模，将面临能源供应的挑战，否则可能会遭遇电力短缺的问题。

他们希望通过这个项目为OpenAI下一代AI系统提供更加强劲的算力支持，但该项目最早也要等到2028年才会推出。

同时，鉴于AI领域竞争的快速变化，芯片设计与晶圆制造的整合是不现实的。

因此，OpenAI的最佳策略是预订台积电的先进芯片。

根据2023年的数据，ChatGPT处理每个查询的成本为4美分；若ChatGPT使用量持续增长，达到谷歌搜索规模的十分之一，每年将需要价值160亿美元的芯片。

对于台积电而言，这是一项极具盈利潜力的业务。

OpenAI与苹果在AI领域的竞争与合作同时存在

苹果公司正逐渐在其产品中融入OpenAI的技术，例如计划在最新版的iOS操作系统中引入ChatGPT，以提升Siri的智能水平。

这种技术整合不仅提升了苹果产品的用户体验，还进一步加深了两家公司之间的合作。

基于OpenAI与苹果公司之前的合作关系，已有推测认为Sora技术最终可能会被集成到苹果的Apple Intelligence系统中。

Apple Intelligence所使用的许多机器学习模型将在设备上本地运行，但公司还计划推出一项名为Private Cloud Compute的服务。

该服务将在苹果公司自研的芯片上运行，使用基于服务器的人工智能模型来处理复杂请求。

据消息人士透露，苹果公司的此次投资是OpenAI新一轮融资的一部分。

该轮融资由风险投资公司Thrive Capital领投，OpenAI的估值预计将超过1000亿美元。

除苹果公司外，曾多次投资OpenAI的微软公司也可能参与此次融资。

众所周知，硅谷的人工智能竞争日益激烈，谷歌、Meta等巨头虎视眈眈，行业元老纷纷跳槽至竞争对手，初创公司四面围攻，此次大规模融资将为OpenAI解决紧迫的资金需求。

对于苹果公司而言，通过投资OpenAI，公司希望将先进的生成式人工智能技术（如ChatGPT）整合到其产品中，特别是在iOS操作系统和Siri等生态系统中。

这将有助于提升苹果产品的智能化体验，并保持其在人工智能领域的竞争力。

此外，尽管苹果公司在人工智能领域相对保持低调，但通过投资OpenAI，苹果公司能够在人工智能领域占据更重要的地位。

目前，OpenAI开始涉足硬件领域的发展，而苹果公司也在通过Apple Intelligence布局软件领域，双方的竞合关系可能会贯穿整个人工智能时代。

台积电A16芯片在顶端之争处于优势段位

相比之下，英特尔和三星的同等级别工艺——14A和SF 1.4，预计要到2027年才能实现量产。

与英特尔不同的是，台积电曾明确表示，ASML最新的High-NA EUV光刻机并非生产A16工艺芯片的必需设备。

在常规情况下，电源线和信号线均布设于晶圆的上表面。但是，随着晶体管尺寸的缩小、集成度的不断提升以及堆栈层数的增加，这些因素显著影响了芯片的散热效能。

此外，将大部分元件集中于晶圆的上表面亦不利于芯片尺寸的进一步缩小。

针对高效能运算（HPC）产品，A16制程工艺被专门设计，这类产品对芯片性能有着极高的要求，需要处理大量复杂数据和执行高强度的计算任务。

英特尔的14A制程采用了High-NA EUV光刻技术，显著提升了光刻的精确度和晶体管的逻辑密度。

尽管在个人计算机和服务器芯片领域，英特尔在高性能计算方面仍然保持领先地位，但在能耗比和良品率方面，相较于台积电，英特尔尚有不足之处。

三星的SF1.4技术则运用了纳米片技术，通过增加纳米片的数量，使得更高的电流能够通过晶体管，从而实现了性能与能效的双重提升。

结尾：

苹果与OpenAI之间的关系颇为复杂，既存在竞争又不乏合作，这种现象在商业领域并不罕见。

OpenAI与台积电携手研发自家AI芯片，此举无疑对苹果等传统科技巨头构成了挑战。

展望未来的人工智能时代，软硬件的深度整合预期将成为主流趋势，而企业是否具备自主芯片生产能力，将对其市场地位产生决定性影响。

在人工智能芯片领域，硬件性能、软件算法、数据生态系统以及供应链管理等要素，均可能成为影响竞争结果的关键因素。

部分资料参考：APPSO：《OpenAI 首颗自研芯片曝光！用上台积电最先进埃米级芯片 A16，苹果也已下单》，量子位：《OpenAI首颗芯片曝光：台积电1.6nm，为Sora定制》，新智元：《OpenAI首颗自研芯片曝光，预定台积电1.6nm工艺》，硅谷AI见闻：《OpenAI首颗自研芯片，采用台积电1.6nm工艺》，科技旋涡：《掀翻苹果，摆脱英伟达，OpenAI七万亿美元芯片计划启动》

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