Amazon avalia investir US$ 10 bilhões na OpenAI, segundo reportagem
Amazon investe em OpenAI para uso de chips Trainium, segundo reportagem do The Information.
A Amazon e o Investimento na OpenAI
A Amazon está considerando um investimento de aproximadamente US$ 10 bilhões na OpenAI, a empresa responsável pelo desenvolvimento do ChatGPT. Essa informação foi divulgada por um veículo especializado em tecnologia.
Esse possível investimento pode impactar negativamente fabricantes de chips como Nvidia e Broadcom. O acordo entre Amazon e OpenAI pode incluir a utilização dos chips Trainium, que são desenvolvidos internamente pela Amazon, em vez dos chips da Nvidia, que eram utilizados anteriormente.
Parceria Atual entre Amazon e OpenAI
Atualmente, a Amazon e a OpenAI já mantêm uma parceria, tendo firmado um acordo de US$ 38 bilhões em novembro para que a Amazon forneça infraestrutura para cargas de trabalho de inteligência artificial. No entanto, esse contrato previa o uso de chips da Nvidia, não dos chips Trainium.
Desenvolvimento dos Chips Trainium
Os chips Trainium são um projeto estratégico para a Amazon, que busca reduzir a dependência de hardware caro da Nvidia. Recentemente, a empresa anunciou que seus “UltraServers”, equipados com até 144 chips Trainium, já estão disponíveis e oferecem um desempenho computacional mais de quatro vezes superior à geração anterior.
Impacto do Investimento na OpenAI
Apesar do potencial do Trainium, ainda existem incertezas sobre a aceitação do mercado em relação a esse hardware. A inclusão da OpenAI, uma das maiores consumidoras de hardware de IA, seria um grande avanço para a Amazon, mesmo com o investimento de US$ 10 bilhões, que poderia avaliar a OpenAI em mais de US$ 500 bilhões.
Conclusão sobre o Futuro da Parceria
Um acordo desse tipo poderia diminuir a dependência da OpenAI em relação aos chips da Nvidia e às Tensor Processing Units desenvolvidas pela Broadcom e Google. Além disso, um aumento na demanda pelos chips Trainium poderia beneficiar a Marvell Technology, que é responsável pelo design de chips personalizados utilizados em gerações anteriores desses processadores.
Fonte por: CNN Brasil
Autor(a):
Redação
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