OpenAI 联手博通开发自研 AI 芯片，预计2026 年部署

OpenAI 正加速摆脱对通用 GPU 的依赖。10 月 13 日，该公司宣布与半导体巨头 博通 签署多年协议，共同开发并部署 10 吉瓦（GW）的自定义 AI 加速器及配套机架系统。

根据协议，OpenAI 负责加速器与系统架构设计，博通主导芯片开发与量产。首批机架预计于 2026 年下半年上线，完整部署目标为 2029 年底前完成。

为何这次合作意义重大？

目前，OpenAI 的训练和推理基础设施主要依赖英伟达GPU。而新系统将采用 OpenAI 自研加速器 + 博通 网络与硬件 IP 的组合，标志着其向专用化、垂直整合的 AI 硬件栈迈出关键一步。

双方已秘密合作超过 18 个月。尽管技术细节有限，但联合声明确认新系统将基于 以太网架构，强调可扩展性与供应商中立性——这可能意味着 OpenAI 正在构建一个不依赖 CUDA 生态的替代方案。

硬件布局持续扩张

此次合作使 OpenAI 的总硬件承诺增至约 26 吉瓦，包括：

• 约 10 吉瓦的 NVIDIA 基础设施
• 未公开规模的 AMD MI 系列部署
• 新增的 10 吉瓦 博通 定制系统

值得注意的是，尽管有传言称 博通 拥有一位“100 亿美元级”AI 客户，但 OpenAI 并非该客户。博通 半导体总裁 Charlie Kawwas 在 CNBC 采访中半开玩笑地对 OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 说：“我很想从你这儿拿到一份 100 亿美元的采购订单……但他还没给我。”

据《华尔街日报》报道，本次协议价值“数十亿美元”。

OpenAI 的战略考量

通过与 博通合作，OpenAI 获得了两大关键优势：

1. 成熟的 ASIC 设计能力与供应链：博通 已为谷歌等超大规模客户量产定制 AI 芯片（如 TPU 配套芯片）；
2. 无需从零组建芯片团队：借助 博通 的 Chiplet、以太网和封装技术，快速实现硬件差异化。

这与行业趋势一致——亚马逊、谷歌、Meta 和 微软均已转向自研 AI 加速器，以优化性能、降低成本并减少对英伟达的依赖。

挑战与未知数

目前，双方未披露以下关键信息：

• 芯片代工厂（台积电？三星？）
• 封装方案（CoWoS？）
• 内存类型（HBM3e？HBM4？）

这些决策将直接影响产能爬坡速度和交付节奏。而距离首批部署仅剩约一年时间，压力已然显现。

更大的考验在于：定制芯片能否在大规模训练和推理中稳定运行？博通 的软件栈能否挑战 CUDA 的生态壁垒？

答案，或许要等到 2026 年才能揭晓。