B体育OpenAI正在探索制造自己的AI芯片，并已开始评估“潜在的”收购目标B-Sports。至少从去年开始，OpenAI就已讨论各种方案，以解决其AI芯片短缺的问题。这些选择包括自研AI芯片、与英伟达等芯片制造商展开更紧密合作、实现供应商多元化等诸多方面。
伯恩斯坦分析师斯泰西拉斯贡分析显示，每次查询大约花费4美分。如果ChatGPT的搜索量增长到谷歌搜索量的十分之一，每年将需要大约价值481亿美元的GPU以及价值约160亿美元的芯片来维持运行。目前还不清楚OpenAI是否会推进自研芯片的计划。业内资深人士表示，这一巨额投资每年的成本可能高达数亿美元B-Sports。
目前，全球人工智能芯片市场呈现快速增长的态势。随着人工智能技术的广泛应用，对高性能、低功耗的人工智能芯片需求不断增加。人工智能芯片在各个领域，如自动驾驶、智能手机、物联网等发挥着重要作用。同时，全球各国纷纷加大对人工智能技术的投资和支持，推动了人工智能芯片市场的发展。
人工智能芯片包含计算机科学领域和半导体芯片领域;计算机科学领域是指高效率的智能算法，即软件;半导体芯片领域是指将算法有效地在硅片上实现，最终变成能和配套配套软件结合的实体产品。当前，人工智能芯片根据其技术架构可以分为CPU、GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片;按照其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘AI芯片、终端AI芯片;根据其在实践中的目标可以分为训练芯片和推理芯片。
人工智能芯片凭借强大的算法承载力和超高的处理速度，广泛应用于多种场景，比如智能人脸识别或智能语音识别，处理超高数据库的服务器大数据分析，随时处理变化的交通信息及各类传感器信息的自动驾驶领域，以及机器人的智能化等。
据Tractica相关数据，2019年全球人工智能芯片市场规模约110亿美金，预计到2025年将达到726亿美金，年复合增长率达到46.14%。
GPU是目前市场上AI计算最成熟，、应用最广泛的通用芯片，按照弗若斯特沙利文的推算，2020年GPU芯片在AI芯片中的占达35.95%，占领最主要的市场份额。作为数据中心和算力的主力军，前瞻认为，GPU市场仍将以提升效率和扩大应用场景为发展目标，继续主导芯片市场。
在当前技术与运用都在快速更迭的时期，FPGA可编程带来的配置灵活性使其能更快地适应市场，具有明显的实用性。随着开发者生态的逐渐丰富，适用的编程语言增加，FPGA运用将会更加广泛B-Sports。在专业芯片发展得足够完善之前，FPGA作为最好的过渡产品，在短期内将成为各大厂商的选择热点。
Gartner称用于执行人工智能(AI)工作负载的芯片市场正以每年20%以上的速度增长，分析师预计2023年AI芯片市场规模将达到534亿美元。到2027年，AI芯片营收预计将是2023年市场规模的两倍以上，到1194亿美元。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《全球人工智能芯片（AI芯片）行业市场调研与发展前景研究报告》
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