Şirket, şu anda TSMC ve Broadcom ile iş birliği yaparak 2026’da piyasaya sürülmesi beklenen kendi yapay zeka çipini geliştirme çalışmalarına odaklanmış durumda. Öte yandan, OpenAI üretim tesisleri kurma planlarından vazgeçerek sadece çip tasarımına yoğunlaşacak.
Reuters’in haberine göre OpenAI, model eğitimi için daha önce büyük oranda Nvidia GPU’larına bağımlıydı, ancak son dönemde çip sıkıntıları, tedarik zincirindeki gecikmeler ve eğitim maliyetlerinin artması gibi sebeplerle alternatif çözümler arayışına girdi.
Bu kapsamda şirket, Microsoft’un Azure platformu üzerinden AMD çiplerini kullanmaya başlıyor. Broadcom ile ortaklaşa geliştirilen bu yeni çiplerin, yapay zeka işlemlerinin verimliliğini artırması ve maliyetleri düşürmesi hedefleniyor.
Çip geliştirme çabaları ve gelecek hedefleri
OpenAI, yapay zeka modellerinin giderek daha güçlü donanım ihtiyacı duyması nedeniyle bağımsız hareket etmenin uzun vadede daha verimli olacağına inanıyor.
Broadcom’un yanı sıra TSMC ile iş birliği yaparak tasarlanan bu özel çiplerin, şirketin donanım ihtiyaçlarını karşılamada ve sektörde daha rekabetçi olmasında önemli bir rol oynaması bekleniyor. Nvidia’nın GPU’larının yüksek maliyeti, OpenAI’in AMD ve Broadcom gibi yeni ortaklarla iş birliği yapmasını tetikleyen en önemli etkenlerden biri oldu.
OpenAI’in 2026’da piyasaya sürmeyi planladığı ilk yapay zeka çipiyle, eğitim süreçlerinde daha güçlü ve sürdürülebilir bir donanım altyapısı kurarak maliyetleri düşürme hedefi dikkat çekiyor.
Bu hamle, OpenAI’nin maliyetleri azaltma ve yapay zeka alanında daha bağımsız bir altyapı oluşturma stratejisi olarak görülüyor. Şirketin kendi çipini geliştirmesi, OpenAI’in Nvidia gibi devlere olan bağımlılığını azaltırken, yapay zeka modellerinin daha hızlı ve ölçeklenebilir bir şekilde eğitilmesini sağlamayı amaçlıyor.
Bu yeni çiplerin 2026’dan sonra geniş çapta kullanılabileceği öngörülüyor.
