郭明錤预测：OpenAI 定制 ASIC AI 服务器将于 2026 年 Q4 问世，水冷散热或成主流

目前，业界普遍认为训练大型语言模型需要消耗大量的电力资源，这也引发了人们对于人工智能发展可持续性的担忧。据了解，OpenAI 正在积极探索适用于其人工智能工作负载的定制芯片方案。据推测，OpenAI 可能会在 2026 年推出自主研发的 ASIC AI 芯片。据悉，该芯片的供应商极有可能为芯片设计公司 Broadcom，但具体情况尚未得到证实。

谈及人工智能模型的训练，英伟达的 Trainium2 芯片预计将在性能和可扩展性方面实现显著提升，能够满足大规模人工智能计算的需求。与此同时，其他公司也在努力开发能够与其产品相媲美的替代方案。值得一提的是，Trainium 系列芯片预计将于 2026 年实现重大升级，从而在能效和芯片尺寸方面实现进一步优化。

毋庸置疑，人工智能领域的发展离不开 ASIC AI 芯片的支持，而芯片的功耗是影响其性能的关键因素之一。目前，数据中心所采用的传统芯片的功耗通常在 80–100kW 之间。考虑到这一因素，优化芯片设计显得尤为重要。此外，提高芯片效率的关键在于实现计算能力与散热能力的平衡。

值得关注的是，芯片制造商英伟达正在积极研发一款名为 GB200NVL72 的全新服务器解决方案，该方案有望在 2026 年底或 2027 年初实现量产，并计划部署超过 1000 个此类机架。这种创新方案的出现，预示着人工智能芯片领域即将迎来一场前所未有的技术变革。

总而言之，人工智能芯片的性能提升将直接影响人工智能技术的发展，同时也对能源消耗和环境可持续性提出了更高的要求。各大公司都在竞相开发更高效、更节能的解决方案，以应对人工智能发展所带来的挑战。