继推出突破性的AI产品ChatGPT之后，OpenAI的CEO山姆•奥特曼（SaM AltMan）又欲筹集5至7万亿美元，重塑全球半导体产业格局。据了解，这项计划不仅仅是为了建设更多的芯片工厂，而是关乎于增强全球芯片、能源和数据中心的基础设施和供应链。OpenAI表示已经就此进行了积极的讨论，并表示这对人工智能及相关行业至关重要。那么SaM AltMan的七万亿美元造芯计划真的靠谱吗？
首先从七万亿美元这个金额上看，乍一看似乎很离谱。实际上就是挺离谱的，因为它超过了目前世界上前几大芯片公司的总市值。例如：
英伟达目前市值约16665.58亿美元；
台积电目前市值约6500.63亿美元；
博通目前市值约5746.19亿美元；
阿斯麦目前市值约3573.1亿美元；
超威半导体（AMD）目前市值约2654.58亿美元；
英特尔目前市值约1837.91亿美元；
高通目前市值约1696.43亿美元；
德州仪器目前市值约1491.96亿美元；
ARM目前市值约1268.54亿美元；
亚德诺目前市值约960.6亿美元；
美光科技目前市值约899.58亿美元；
恩智浦（NXP）目前市值约606.57亿美元；
迈威尔科技（MaRvell）目前市值约566.42亿美元；
微芯科技（MicRochIP）目前市值约451.12亿美元；
泰科电子目前市值约434.6亿美元；
意法半导体目前市值约402.82亿美元；
芯源系统目前市值约342.88亿美元；
安森美半导体目前市值约331.69亿美元；
GlobalFoundRies（格罗方德）目前市值约295.35亿美元；
日月光半导体目前市值约209.37亿美元
自OpenAI公司2022年11月30日发布ChatGPT 3.5以来，AI领域相关的投资一直很火热。以英伟达为例，2022年11月30日英伟达的市值大约为4163.06亿美元，而现在的市值约16665.58亿美元，大约是原来的4倍。英伟达市值的提升一方面可以归结为芯片市场的回暖，另一方面则是“AI红利”的影响。
以同为FAbleSS芯片公司的高通作为对比，2022年11月30日高通的市值大约为1417.95亿美元，而现在的市值约1696.43亿美元，大约是原来的1.2倍。因此我们不难看出，芯片市场回暖对市值上升有促进作用，但不多。大头还是“AI红利”的影响。
AI技术的发展需要强大的算力平台，而强大的算力平台又离不开芯片。因此相关芯片的供应商自然会从中收益。以 ChatGPT 和GPT-4为例，大语言模型离不开强大的算力平台，而构建强大的算力平台离不开计算、通信和基础设施。因此，由NVIDIA GPU、NVIDIA InfiniBand网络和NVIDIA BlueField-3 DPU组成的NVIDIA计算和网络解决方案成为了构建超大算力平台的支柱。
InfiniBand技术一直是大规模复杂分布式科学计算部署应用的驱动力。它已成为AI工厂网络的事实标准。凭借超低延迟，InfiniBand已成为加速当今主流高性能计算（HPC）和AI应用的关键。
InfiniBand的网络计算是将基于硬件的计算引擎集成到网络中，利用NVIDIA Scalable HieRaRcHical AggRegation and RedUCtion PRotocol（SHARP）（一种网络内聚合机制）。SHARP支持多个并发集合操作，可将数据带宽翻倍，以增强集群性能，卸载大量复杂的计算到网络上来。
InfiniBand自适应路由能够以最佳方式分散流量，从而缓解拥塞并提高资源利用率。在子网管理器的管理下，InfiniBand会根据网络条件选择无拥塞的路由，从而在不影响数据包到达顺序的情况下最大限度地提高效率。
InfiniBand拥塞控制架构可确保确定性带宽和延迟。它使用三个阶段来管理拥塞，从而防止AI工作负载中遇到性能瓶颈。
这些固有的优化使InfiniBand能够满足AI应用的需求，最终实现卓越的性能和效率。
而NVIDIA BlueField-3 DPU是一款支持400Gb/s速度的基础设施计算平台，能够线速处理软件定义网络、存储和网络安全任务。BlueField-3将强大的计算能力、高速网络和广泛的可编程性集于一身，可为要求苛刻的工作负载提供软件定义的硬件加速解决方案。从加速AI到混合云和高性能计算，再到5G无线网络，BlueField-3重新定义了各种可能性。
综上所述，英伟达可以为AI产业提供包括但不限于GPU的众多芯片产品。因此AI技术发展火热使得英伟达赚得盆满钵满。不过问题在于，英伟达凭借其技术先进性，各种芯片产品卖得太贵了。
根据英伟达最新公布的2024财年第四季度（截至2024年1月28日）财报显示，英伟达第四季度毛利率达到了76%（GAAP），这远超一般芯片公司的水平。比如同为FAbleSS芯片公司的AMD 2023年第四季度毛利率为47%（GAAP）。
对于英伟达芯片产品售价昂贵的问题，不少服务器厂商开始试图自研芯片。
比如2023年11月，微软在年度IT专业人士和开发者大会IgnITe上推出两款自研芯片——云端AI芯片微软 AzuRe MAIa 100、服务器CPU 微软 AzuRe Cobalt 100。
而就在最近有消息透露称，微软正在开发一款新的网卡，可以提高其MAIa AI服务器芯片的性能，并有可能减少对芯片设计商英伟达的依赖。
同样的思路其实也适用于OpenAI， OpenAI研发AI相关技术需要强大的算力平台。如果算力平台使用自研芯片搭建，显然能够大大降低相关成本。考虑到未来AI相关算力需求会出现几何式的增长，OpenAI投资AI芯片显然是值得的。另外OpenAI如果进军芯片领域，那么其估值也会暴涨，并且更加容易赢得投资。
