OpenAI рассматривает альтернативные чипы на фоне проблем с производительностью оборудования NVIDIA

rekt_but_resilient · 2026-02-14T09:16:09+00:00

OpenAI исследует альтернативы процессорам NVIDIA из-за проблем с задержками, которые влияют на производительность ChatGPT при высоком спросе пользователей. Этот сдвиг указывает на переход к более разнообразным решениям в области чипов для повышения эффективности и избегания зависимости от одного поставщика.

rekt_but_resilient

2026-02-14 09:16:09

Генерация тезисов в процессе

По мере расширения ChatGPT по всему миру OpenAI сталкивается с проблемами производительности аппаратного обеспечения, что побудило компанию искать альтернативы текущему ассортименту процессоров NVIDIA. Организация все больше обеспокоена задержками при обработке сложных вычислительных задач, которые требуют чипы NVIDIA при работе с большим объемом пользовательских запросов.

Узкие места в производительности стимулируют поиск новых чипов

Основная проблема связана с ограничениями по времени отклика в существующей инфраструктуре искусственного интеллекта NVIDIA. Когда ChatGPT обрабатывает сложные запросы миллионов одновременных пользователей, оборудование не справляется с необходимой скоростью. Этот разрыв в производительности — не только техническая проблема, но и напрямую влияет на качество пользовательского опыта и операционную эффективность. Исследования OpenAI альтернативных решений на базе других чипов отражают более широкую тенденцию в индустрии — крупные лаборатории ИИ диверсифицируют свои аппаратные зависимости.

Переход за рамки зависимости от одного поставщика

Источники сообщают, что OpenAI начала исследование альтернативных чипов в 2025 году, изучая различные полупроводниковые решения от нескольких производителей. Вместо того чтобы оставаться привязанными к экосистеме NVIDIA, компания активно оценивает, как разные архитектуры процессоров могут лучше справляться с её рабочими нагрузками. Этот стратегический сдвиг свидетельствует о том, что OpenAI понимает необходимость диверсификации поставщиков для повышения производительности и снижения затрат по мере усложнения ресурсов, необходимых для работы моделей ИИ.

Этот переход является важным моментом в развитии инфраструктуры ИИ, где даже крупные поставщики решений пересматривают свои стратегии в области чипов для балансировки производительности, масштабируемости и независимости от поставщиков.

Посмотреть Оригинал

На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .