继 OpenAI 宣布计划自研 AI 芯片之后，科技巨头苹果近日也传出了其正在与博通（Broadcom）联合研发 AI 芯片的消息。

有趣的是，两家公司针对此事竟给出了几乎相同的理由：尽量避免对英伟达的依赖。实际上，「多元化芯片来源」正是苹果 AI 持续战略的一部分。

博通似乎成为了近期 AI 硬件领域的「香饽饽」，其在短短一个多月之内就与两家 AI 领头羊企业达成合作。据悉，博通已经占据了超八成 AI ASIC 市场，其在 2025 财年的 AI 收入有望达到 170 亿美元以上，同比增速超过 40%。

与苹果的合作消息一出，博通的股价应声上涨 6%，苹果股价也有短暂小幅上涨。这并非两者的首次合作，2023 年五月苹果就曾宣布与博通合作开发 5G 射频组件等等。

据「The Information」报道，苹果 AI 芯片的代号为「Baltra」，将采用台积电先进的 N3P 工艺，计划于 2026 年投入量产。这个时间也与 OpenAI 自研 AI 芯片的量产时间重合。

消息称，Baltra 的设计开发旨在优化 AI 工作负载，增强 AI 和机器学习（ML）功能。这枚芯片将专用于推理任务，以及处理新数据并将其传输给大语言模型（LLMs）以生成输出。

而此次与博通的合作重点，则是将其高性能网络技术与芯片的核心处理能力整合，确保 AI 操作所需的低延迟通信。

近日，博通展示了一种先进的 3.5D 系统级封装技术（3.5D XDSiP），能够让制造商超越传统光罩尺寸的限制。

具体来讲，3.5D XDSiP 将计算芯片堆叠在一个逻辑芯片上，该逻辑芯片与高带宽内存（HBM）连接，同时将其他 I/O 功能分配到一组单独的芯片上。

与传统的 3.5D 封装技术不同，博通的设计采用了「面对面」的方法，这种方法允许芯片之间通过混合铜键合（HBC）排布更密集的电气接口，从而实现更高的芯片间互连速度和更短的信号路由。

博通的 3.5D XDSiP 技术本质上是一个「蓝图」，客户可以使用它来构建自己的多芯片处理器。巧合的是，博通预计这项技术的第一批部件也将于 2026 年投入生产，这与「Baltra」的投产时间不谋而合。

毫无疑问，这枚芯片最重要的使命，就是为苹果自家的 Apple Intelligence 服务。

苹果的原生 AI 功能自发布以来便一直引人关注。苹果原计划直接在设备上运行大部分 AI 功能，但某些功能（如 Siri和 Maps）在云端处理，并且对计算能力有很高的需求，现有的芯片又并非定制。于是，「Baltra」的提案应运而生。

Baltra 是为苹果自己的数据中心而定制设计的，其用于驱动高级 AI 任务，并确保为用户带来「无缝」的 AI 体验。这意味着苹果的 AI 战略已经超出端侧，并纳入了云计算能力。

值得一提的是，苹果刚刚发布了 iOS 18.2 正式版系统，其中新增了多项实用的 AI 功能，包括 ChatGPT 正式登陆苹果全家桶等等。未来，Baltra 将使苹果在其产品生态中部署 AI 时获得性能优势和更大的灵活性。

据估计，2028 年 AI 服务器芯片市场规模预计将达到 450 亿美元，而苹果在 AI 服务器芯片市场的定位将会是对现有领导者的极大挑战。

彭博社分析指出，苹果与博通的合作进一步巩固了其在 ASIC 设计中的主导地位，这项合作预计将推动博通在 2025-2026 年之后的 AI 收入增长，并且其有望在苹果供应链中占据更多份额。

此外，自 OpenAI 在 2022 年 12 月发布 ChatGPT 以来，苹果加快了自家服务器芯片的开发工作，以保持其在人工智能领域的竞争力。苹果的目标是在 12 个月内完成「Baltra」芯片的设计。

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据路透社报道，OpenAI 正在与博通（Broadcom）合作开发其首款定制 AI 推理芯片，旨在处理其大规模的 AI 工作负载，特别是推理任务。

为此，OpenAI 已经组建了一支约 20 人的研发团队，包括曾参与谷歌 Tensor 处理器项目的首席工程师在内。

消息称博通将会帮助 OpenAI 进行芯片设计，并确保由台积电（TSMC）进行制造，预计 2026 年开始生产。

为了实现芯片供应的多元化，OpenAI 此前计划建立芯片制作代工厂。但由于成本高昂，并且构建代工厂网络需要大量时间，OpenAI 已经搁置了这一计划，转而专注于内部芯片设计。

OpenAI 这一通过「定制芯片设计来管理成本和访问 AI 服务器硬件」的战略意味着其走上了 Meta 和 Google 等科技公司的老路，而后者作为 OpenAI 的竞争对手，已经经历了几代人的努力。

并且，市面上不乏成熟且广泛部署应用的 AI 芯片，如 Google 推出的「TPU」、微软的「Maia 100」等等。

也就是说，OpenAI 需要更多的资金才能弥补这些差距，登上牌桌。

除了满足不断增长的基础设施需求，减少训练和运行成本以外，「减少对英伟达（NVIDIA）的依赖」也是 OpenAI 的「小算盘」之一。

OpenAI 的 CEO 奥特曼（Altman）指出，之所以要「获得更多芯片」，是因为两个问题：为 OpenAI 软件提供动力的先进处理器的短缺，以及为其工作和产品提供动力的硬件运行所需的「令人眼花缭乱」的成本。

他还曾公开抱怨市场资源匮乏，而 NVIDIA 主导并控制着最适合运行 AI 应用的芯片全球 80% 以上的市场。

作为英伟达图形处理单元（GPU）的最大买家之一，OpenAI 此前几乎完全依赖 NVIDIA GPU 进行训练。2020 年以来，OpenAI 在微软建造的大型超级计算机上开发了其生成式人工智能技术，这台计算机使用了 10000 个 NVIDIA GPU。

但由于芯片短缺和供应延迟，以及训练成本高昂的问题，OpenAI 不得不开始探索替代方案。他们计划通过微软的 Azure 云平台使用 AMD 芯片进行模型训练。

值得一提的是，AMD 在去年推出了 MI300 AI 芯片，致使其数据中心业务在一年内翻了一番。种种迹象表明，AMD 正在追赶市场领导者 NVIDIA。

此外，消息人士称 OpenAI 仍在决定是否为其芯片设计开发或收购其他元件，并可能会聘请更多合作伙伴。

尽管「不惜一切代价构建 AGI（通用人工智能）」的 OpenAI 和号称「下一个英伟达」的博通之间和合作很可能引起英伟达的不满，但 OpenAI 表示「希望与仍致力于合作的芯片制造商保持良好的关系，特别是在使用其新一代 Blackwell 芯片方面」。

对此，英伟达暂时不予置评。

唯一的回应是市场。合作消息一出，博通的股价应声大涨，AMD 也延续了早盘涨幅。

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