Hacker News 의견

• OpenAI는 칩 제조를 위한 "foundries"라는 공장 네트워크를 구축하려는 계획을 포기했음. 이는 비용과 시간 문제 때문임

  • OpenAI의 계획은 7조 달러를 모아 36개의 AI 실리콘 제조 공장을 짓는 것이었음
  • TSMC 경영진은 이 계획을 듣고 웃었다고 전해짐

• OpenAI는 Google의 하드웨어 엔지니어들을 많이 채용하고 있음

  • LinkedIn에서 OpenAI의 하드웨어 엔지니어 프로필을 보면 많은 이들이 전 Google 직원임을 알 수 있음
  • Google의 TPU 팀은 이전보다 약해졌으며, 향후 Google TPU가 OpenAI 칩보다 열등할 가능성도 있음

• Google의 TPU 개발은 Broadcom의 도움을 받았음

  • Broadcom이 Google의 TPU 개발에 기여한 점을 고려하면, 전 Google 직원들이 새로운 회사에서도 이 관계를 유지하는 것은 당연함

• AMD와 NVIDIA 칩을 추가하여 인프라 수요를 충족하려는 움직임이 있음

  • 수요가 "미친 듯이" 증가하고 있으며, 이는 공급 문제로 이어질 수 있음
  • Fortune 500 기업들은 모든 자원을 한 곳에 집중하지 않으며, AI 하드웨어와 소프트웨어의 공급원을 다양화하는 것이 현명함

• OpenAI가 자체 데이터 센터를 구축하고 있는 것으로 보이나, 기사에서는 이를 명확히 언급하지 않음

  • TSMC가 아닌 다른 서구 AI/행렬곱 칩을 제조하는 곳이 있는지 궁금함
  • NVIDIA, AMD, Google, OpenAI 모두 TSMC를 사용하고 있음
  • 삼성은 경쟁력이 없는지 궁금함

• 새로운 칩을 생산하고 훈련/추론에 사용하는 데 얼마나 시간이 걸릴지 궁금함

• GH Copilot 외에 LLMs의 사회/문화적 영향은 아직 보지 못했음

  • 사회에 널리 퍼지고 지속적인 영향을 미치는 생산적인 문화적 영향이 있기를 기대함

• OpenAI는 자체 칩 설계와 제조를 통해 경쟁 우위를 확보하려 했음

  • 자체 칩이 비용 면에서 큰 이점을 제공할 수 있음
  • 아마도 자체 칩 설계로 시작하는 것이 충분하다고 판단했을 수 있음

• 7조 달러를 들여 자체 공장을 짓는 것은 야심차고 무모한 계획이었음

  • 현실을 직시하고 계획을 축소한 것으로 보임
  • 품질을 유지하기를 바람

• TSMC와 함께 자체 칩을 만드는 것이 "축소된" 계획이라는 점이 재미있음