OpenAI 算力負責人薩欽・卡蒂OpenAI 算力負責人薩欽・卡蒂在交流中透露，公司考慮對外開源自研適配多品牌芯片的調度軟件，此舉或將撼動英偉達賴以立足的核心軟件優勢。
本次訪談由專欄作者、Amp 創始人安傑尼・米達、半導體分析機構 SemiAnalysis 數據中心行業專家傑雷米・埃利亞烏・翁蒂韋羅斯共同參與。
訪談圍繞 AI 企業跨多品牌服務器芯片、跨多家雲廠商部署算力業務展開。OpenAI、安索帕（Anthropic）、Meta 均不願在覈心算力環節單一依賴某一家供應商，且單一廠商也無法滿足其海量算力採購需求。
卡蒂表示：「未來算力市場必然走向多芯片異構混用格局。」
過往數年 OpenAI 算力幾乎全盤依託英偉達芯片，近期已陸續敲定合作，接入亞馬遜、賽雷布拉斯（Cerebras）、AMD 自研 AI 芯片，同時自主研發定製化芯片。被問及是否效仿 Anthropic、Meta 採用谷歌自研芯片時，卡蒂未予以答覆。
跨不同硬件架構開發、運行大型 AI 模型門檻很高，需要工程師喫透各類底層硬件細節。
卡蒂介紹，OpenAI 正在研發一款抽象層軟件，研發與產品團隊藉助該工具部署業務時，無需關注底層服務器硬件型號。谷歌早年正是依靠同類硬件抽象調度軟件（標杆產品為 Borg 算力管理系統）實現業務規模化落地。「當下我們正沿着相同路徑落地 AI 算力架構。」
米達指出：倘若 OpenAI 對外開源這套跨英偉達、谷歌、AMD 等全品類芯片的 AI 調度軟件，將對現有行業格局形成顛覆性衝擊。
被問及開源可行性，卡蒂明確該方案已納入備選：
「我們希望把這套智能調度優化能力面向全行業開放，也就是智能體優化技術。」 他並未詳述具體落地方式與時間表。
上述表態備受市場關注：英偉達長期依靠CUDA 閉源軟件生態（編譯器、程序庫、硬件優化工具套件）構築行業護城河，是其壟斷 AI 芯片市場的關鍵。卡蒂認為，依託 AI 自動生成多硬件適配優化代碼，未來會逐步瓦解 CUDA 的獨佔優勢。
「我們正利用 AI 生成硬件優化內核代碼，實現全品類芯片兼容落地。」
現階段多款開源軟件已在分流 CUDA 生態：Meta 開源的 PyTorch 框架大幅降低跨芯片代碼開發難度，不少初創企業還推出代碼編譯工具，可將 PyTorch 高層代碼轉譯為適配各類芯片的底層指令。
英偉達 Vera Rubin 新一代芯片相關進展
座談同步披露 OpenAI 對接英偉達新一代 Vera Rubin 芯片集群的籌備進度。
卡蒂透露，OpenAI 已拿到該芯片工程樣片，計劃在今年年底上線用於大模型訓練。英偉達從上代 Blackwell 芯片落地故障中吸取經驗：初代 Blackwell 因組網、固件、佈線設計繁雜，各大雲廠商規模化部署屢屢受阻，後續迭代版本故障問題顯著改善。
「英偉達妥善解決了量產落地中的各類磨合難題，值得肯定。」
卡蒂未透露首批 Vera Rubin 算力集群落地的合作雲廠商，僅表示微軟、甲骨文、亞馬遜等主力服務商正積極競標首波落地名額，行業競爭激烈。
他還提到，當前擴充算力的最大瓶頸不在於芯片產能，而是配套供電基建與新硬件上線的工程落地難度。
「現階段電力配套、工程實施能力纔是制約算力擴容的核心因素。」
責任編輯：郭明煜