OpenAI 正在拓展芯片設計和金融業務，並大力推行按任務成本定價模式。

OpenAI 正在將其先進模型擴展到芯片設計、生命科學和金融領域，並認爲前期成本較高的模型可以通過減少嘗試次數來執行任務，從而獲得回報。.

路透社 9 月 9 日報道稱，首席財務官 Sarah Friar 於 9 月 7 日在舊金山舉行的高盛 Communacopia 技術大會上提出了這一觀點。.

對於那些正在高端模型和低成本模型之間猶豫不決的企業來說，這改變了討論的焦點。OpenAI 希望客戶不再糾結於哪個模型的代幣價格最低，而是考慮哪個模型能夠以最低的成本完成任務。.

芯片設計如同楔形，而非EDA替代方案

OpenAI 並非試圖取代工程師目前用於芯片開發的tron設計自動化系統。事實上，其解決方案旨在通過幫助工程師分析問題、評估方法並加快某些任務的速度，從而提升這些流程。.

據弗萊爾稱，針對特定任務開發的人工智能的需求正在增長。路透社報道稱，OpenAI 也在測試一種商業模式，在這種模式下，定價取決於人工智能對特定公司的有效性，而不是使用量。.

這與Friar在7月17日發表的帖子相符，該帖子指出“每美元的實用信息量”比代幣價格更重要。雖然價格較低的模型可能需要多次嘗試和審查以及人工干預，但價格較高的模型由於能更快地得出結果，可能反而更具成本效益。

墨西哥辣椒作爲內部驗證點

OpenAI 最能體現其獨創性的當屬 Jalapeño，這是他們首款定製推理芯片。該公司在 8 月 25 日的一篇博文 ，其人工智能技術助力 Jalapeño 從概念設計到流片完成僅用了九個月時間。

得益於人工智能，設計、測量和驗證的週期得以縮短。人工智能還被用於提升算術電路的性能以及對成品芯片進行編程。.

OpenAI 聲稱，與用於執行 GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 和 Kimi K2.5 計算的 Nvidia GB200 和 GB300 同等設備相比，Jalapeño 芯片在每瓦 AI 工作性能方面高出 1.5-1.9 倍。.

根據Cryptopolitan於 8 月 25 日提供的信息，這款由博通設計的芯片僅供 OpenAI 使用，不會對外銷售。因此，這些數據僅代表 OpenAI 的立場。SemiAnalysis 觀察了 InferenceX 的運行情況，但並未獨立dent現完整的測試套件。

以外部數據檢驗的單項任務成本論證

據路透社報道，Friar 表示，OpenAI 決定大幅降低其低端產品 Luna 的價格，這使其使用量增長了近十倍，同時也使 Codex 的用戶數量增加到 2500 萬。.

獨立dent 測試爲定價聲明提供了一些證據。Artificial Analysis 而 GLM-5.3 的價格約爲 2.01 美元。

然而，這並非完全一邊倒的比較。GLM-5.3 在人工智能分析智能指數 (AIA) 中得分 45 分，而 Luna 的得分僅爲 38 分。因此，OpenAI 在標準任務的定價方面具有優勢，但其人工智能性能未必最佳。.

OpenAI 進入這個領域有些晚了。

人工智能輔助芯片設計已經相當成熟。Synopsys 公司表示，其生成式人工智能助手 可以將信息檢索時間縮短40%，並將解決方案所需時間縮短10到20倍。

Cadence公司於6月1日宣佈 ，其自主研發的ChipStack AI工程師可以將部分RTL驗證週期從五週縮短至不到一天。谷歌的AlphaChip也被Alphabet旗下多家公司的高端芯片所採用。

因此，OpenAI真正的優勢不在於聲稱人工智能可以幫助設計芯片，而在於其專有模型能夠以更低的成本實現這一目標。.

爲什麼風險不斷攀升

這一論點背後的市場規模巨大。 普華永道9月2日表示 ，到2050年，全球人工智能基礎設施資本支出可能達到 31.6萬億美元，年支出將從2026年的約 8000億美元增至2050年的1.8萬億美元。預計芯片和服務器的持續升級將推動大部分支出。

經合組織 7 月 10 日發佈的人工智能市場報告 提出了相反的觀點：儘管計算、芯片和其他關鍵投入仍然高度集中，但經質量調整後的人工智能模型價格在 2024 年 1 月至 2026 年 4 月期間下降了近 80%。

OpenAI 押注於模型、軟件和芯片之間更緊密的集成，這將把這種集中化轉化爲效率優勢。如果成功，完成任務的成本可能比代幣價格更重要，併成爲推動人工智能向全棧式架構發展的另一股力量。.

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