El consejero delegado de OpenAI, Sam Altman, realizó una visita discreta a Corea del Sur para reunirse con altos ejecutivos de Samsung Electronics y SK Group, mientras persigue su visión de llevar la producción de chips de IA a la empresa.
Altman ha estado cortejando a inversores para recaudar miles de millones de dólares con los que crear una red de plantas de fabricación de chips para que OpenAI pueda producir sus propios chips de IA. Los largos plazos de entrega de Nvidia y la creciente demanda mundial de chips de IA están detrás de la estrategia de OpenAI.
Una cosa es conseguir dinero para fabricar chips y otra muy distinta es disponer de la tecnología necesaria. Una de las piezas clave de la arquitectura de los chips de IA de alto rendimiento es la memoria de gran ancho de banda (HBM). Una versión avanzada de esta memoria, la HBM3, es la salsa secreta de la IA. GPU H200 de NVIDIA.
Samsung y SK tienen la mayor cuota de mercado mundial de tecnología HBM, ya que ambas empresas suministrarán 90% de la oferta mundial en 2023.
Altman se reunió con Kye Hyun Kyung, Consejero Delegado de Samsung Electronics Device Solutions, así como con Tae-won Chey, Presidente de SK Group, y Kwak Noh-Jung, Presidente de SK Hynix.
Altman estaba en conversaciones para adquirir HBM de estas empresas, además de explorar la posibilidad de atraer inversiones para su proyecto de fabricación de chips.
A principios de este mes, Altman se reunió con Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC) para hablar de una colaboración en la fabricación de chips que ayude a OpenAI a dejar de depender de NVIDIA.
La pasión de Altman por la producción de chips es compartida por las autoridades estadounidenses, que ven un riesgo sustancial en la dependencia del sector tecnológico estadounidense de los chips producidos casi exclusivamente en Taiwán. Esa cadena de suministro es extremadamente vulnerable a la geopolítica china.
Si Altman consigue financiación suficiente y alianzas para compartir la propiedad intelectual, OpenAI podría convertirse en líder tanto en software como en hardware de IA.
