8 Minuty
OpenAI se přibližuje k výrobě vlastních procesorů pro umělou inteligenci. Společnost uzavřela rozsáhlou, za několik miliard dolarů oceňovanou smlouvu s Broadcomem na návrh na míru šitých čipů, které plánuje nasadit v rámci svých datových center v reakci na dramatický nárůst výpočetních požadavků.
Velká sázka na vlastní křemík
Podle dostupných zpráv začali OpenAI a Broadcom spolupracovat přibližně před osmnácti měsíci a nyní formálně potvrdili dohodu, která má dodat zhruba 10 gigawattů výpočetní kapacity v podobě specializovaných čipů. Tuto smlouvu Wall Street Journal popsal jako několik miliard dolarů hodnotnou dohodu, která má zajistit financování vývoje vlastního hardware a dlouhodobou dodávku pro rostoucí infrastrukturu OpenAI.
Investice do vlastního křemíku znamená, že OpenAI směřuje k vertikální integraci podobné těm, které jsme viděli u předních hyperskalárních hráčů. Cílem je optimalizovat výkon na watt, snížit latenci, zvýšit hustotu výpočetních jednotek v racku a dosáhnout lepšího poměru cena/výkon pro provoz generativních AI modelů. Taková iniciativa zahrnuje návrh čipu, integraci s paměťovými hierarchiemi (např. HBM), vysokorychlostními interconnecty a celkovou optimalizaci chlazení a napájení v datových centrech.
Vývoj vlastních AI ASICů (Application-Specific Integrated Circuits) také vytváří prostor pro spolupráci softwarového týmu OpenAI při doladění kompilátorů, knihoven a systémového softwaru, aby nové čipy využily své schopnosti naplno. V praxi to znamená blízkou kooperaci mezi architekty čipu a vývojáři frameworků pro trénink a inferenci (např. optimalizace pro mix precision, distribuované tréninkové topologie a paměťové pooly).
Rizika takové sázky zahrnují vysoké kapitálové náklady, technologické riziko, možnou závislost na jednom dodavateli pro konkrétní komponenty a nutnost sladit dodávky energetické infrastruktury s plánovaným nasazením. Nicméně přínosy — vyšší výkon na jednotku energie, přizpůsobení architektury konkrétním modelům a možné snížení celkových provozních nákladů (TCO) v dlouhodobém horizontu — jsou dostatečným motivem pro tento krok.
Časový plán, rozsah a co přijde do datových center
Broadcom má začít instalovat hardware v rackech ve druhé polovině roku 2026, přičemž samotný návrh a výroba čipů mohou pokračovat až do konce roku 2029. Tento postupný rozjezd odpovídá běžnému modelu škálování cloudových a AI infrastruktur: nejprve pilotní nasazení a validace, následované rozšiřováním kapacity v dalších etapách.
Postupná distribuce umožní OpenAI testovat integraci do svých datových center, odladit provozní postupy, ladění napájení a chlazení, a postupně navyšovat kapacitu bez náhlého přetížení dodavatelského řetězce nebo energetické sítě. Z hlediska provozu to také dává prostor pro benchmarky, migrace modelů a optimalizace softwaru pro nové akcelerátory.
- Rozsah dohody: hlášená smlouva v hodnotě několika miliard dolarů na cca 10 GW čipové kapacity.
- Nasazení: instalace racků začíná ve druhé polovině roku 2026.
- Návrh/výroba: pravděpodobné prodloužení až do roku 2029.
Implementace v datových centrech zahrnuje víc než jen samotné čipy. Jde o kompletní systémové řešení — serverové desky, specializované PCIe/NVLink varianty (či obdobné proprietární interconnecty), napájecí a chladicí systémy, telemetrii a management infrastructure. Nasazení 10 GW výpočetní kapacity v podobě specializovaných AI karet znamená také koordinaci s lokální distribuovanou sítí dodávky elektřiny, případně vyjednávání o dlouhodobých smlouvách na obnovitelnou energii (PPA) kvůli udržitelnosti provozu.
Pro OpenAI a její partnery to znamená plánování prostorové kapacity, zajištění dodávek chladicích jednotek, transformátorů a UPS, a také školení provozního personálu pro nové platformy. V konečném důsledku se jedná o komplexní nasazení, které zahrnuje design čipu i infrastruktury datacentra.
Jak to zapadá do partnerství s Nvidií a AMD
OpenAI si zajistila kapacitu od více dodavatelů. Zprávy naznačují, že Nvidia se zavázala poskytnout infrastrukturu — média uvádějí čísla spojená s přibližně 10 GW výpočetní kapacity — zatímco AMD údajně souhlasilo s dodávkou zhruba 6 GW. OpenAI údajně vyplatila desítky miliard dolarů AMD a může být v pozici, kdy získá významný podíl ve firmě.
Proč vsadit na více partnerů? Diverzifikace dodavatelů snižuje riziko výpadků v dodavatelském řetězci, umožňuje kombinovat různé architektury (GPU, vlastní ASICy, případně FPGA) a dává OpenAI větší flexibilitu při nasazení různých tříd pracovních zátěží — od tréninku velkých jazykových modelů až po latencí citlivé inferenční služby.
Technologicky to znamená, že OpenAI bude paralelně podporovat rozhraní a optimalizace pro různé hardware plochy: NVIDIA GPU běžně používají CUDA ekosystém a optimalizované knihovny jako cuDNN a cuBLAS; AMD GPU spoléhají na ROCm a podobné nástroje; vlastní čipy od Broadcomu budou vyžadovat dedikované ovladače, kompilátory a runtime. Správné abstrakce a mezi-vendor software (např. ONNX, XLA nebo proprietární vrstvy) budou klíčové pro udržení přenositelnosti modelů a efektivity vývoje.
Pro OpenAI je taková multi-vendor strategie konkurenční výhodou: může vyjednávat lepší ceny, získávat redundantní kapacity a rychleji zvyšovat celkovou výpočetní dostupnost pro vývoj i provoz generativních AI služeb.
Ambiciózní poptávka: 250 GW za osm let
Generální ředitel Sam Altman podle interních sdělení zaměstnancům uvedl, že OpenAI očekává potřebu přibližně 250 gigawattů výpočetní kapacity během příštích osmi let. Pro perspektivu: 250 GW představuje zhruba jednu pětinu celkové elektroenergetické kapacity Spojených států (~1 200 GW). Realizace takového objemu by byla bezprecedentní z hlediska požadavků na energii, prostor a investice.
Odhady nákladů na vybudování tak rozsáhlé AI infrastruktury jsou extrémní — hovoří se o řádu bilionů dolarů (v některých zjednodušených odhadech i kolem 10 bilionů), což dalece převyšuje zdroje kterékoli samostatné hardwarové firmy. To vysvětluje, proč OpenAI kombinuje více dodavatelů, strategické investice a zvažuje různé modely financování a partnerství.
V praxi to znamená nutnost inovativních finančních řešení: strukturované půjčky, dlouhodobá partnerství s poskytovateli cloudových a datacenterových služeb, společné investiční platformy, a možná i modely, kde jsou části kapacity monetizovány poskytováním placených služeb nebo licencí. Navíc bude potřeba vyjednat energetická smluvní ujednání, včetně rozšířených dodávek obnovitelné energie, aby se minimalizoval uhlíkový dopad provozu.
I při rostoucích příjmech — v médiích se objevily odhady, že tržby OpenAI za aktuální fiskální rok mohou dosahovat přibližně 13 miliard dolarů — budou tyto prostředky daleko nedostatečné pro financování celé expanze bez externích kapitálových nebo dluhových zdrojů. Sledovat bude také nutnost optimalizace nákladů na výkon (cost-per-token, cost-per-inference) a vývoj nových obchodních modelů, jako jsou vyšší cenové úrovně pro enterprise zákazníky, zpoplatněné API úrovně nebo licenční ujednání se strategickými partnery.
Vedle finančních otázek má obrovský nárůst výpočetní kapacity i významné dopady na energetickou infrastrukturu a ekologii. Například masivní budování kapacity bude vyžadovat investice do transformátorů, rozvodů, místní výroby nebo přímých napojení na obnovitelné zdroje. Z dlouhodobého hlediska budou klíčové optimalizace výkonu na watt a efektní strategie pro snižování uhlíkové stopy provozu datacenter.
Co sledovat dál
V nejbližší době je vhodné sledovat několik klíčových milníků: potvrzení rozpisu dodávek a instalací od Broadcomu (zahájení rolloutu racků v roce 2026), další odhalení podmínek a objemů kapacity od Nvidie a AMD a detailnější informace o architektuře nově navržených čipů. Zvláštní pozornost si zaslouží také informace o tom, jak bude OpenAI řídit energetické a prostorové požadavky těchto nasazení.
Roky 2026–2029 budou pro odvětví kritické: ukážou, zda kombinace vlastního AI křemíku, GPU od Nvidie a řešení od AMD dokáže držet krok s prudce rostoucí poptávkou po generativních AI službách. Rovněž bude zajímavé sledovat, jak se vyvine konkurence na trhu čipů pro umělou inteligenci — zda další hráči vstoupí do hry, jak se budou vyvíjet ceny a jak se bude měnit ekosystém softwarových nástrojů pro akceleraci vývoje.
Další oblasti, které stojí za pozornost: regulace a kontrola exportu high-end technologií, geopolitické dopady přístupu k výrobním kapacitám, otázky bezpečnosti dodavatelského řetězce a potenciální vliv na trh práce — od specialistů na hardware přes inženýry datacenter až po odborníky na energetiku. Nakonec bude důležité sledovat, jaké nové obchodní a licenční modely OpenAI nasadí, aby udržela finanční udržitelnost při expanzi kapacit a zároveň maximalizovala hodnotu pro zákazníky a partnery.
Celkově lze říct, že dohoda s Broadcomem a paralelní spolupráce s Nvidia a AMD představují strategický krok směrem k technologické nezávislosti a škálovatelné výpočetní kapacitě. Realizace těchto plánů může zásadně ovlivnit rychlost vývoje generativní AI a její dostupnost pro širší spektrum aplikací — od výzkumu přes komerční nasazení až po aplikace v oblasti zdravotnictví, průmyslu nebo vědy.
Zdroj: smarti
Zanechte komentář