- Η OpenAI φέρεται να είναι δυσαρεστημένη με την inference απόδοση των GPUs της Nvidia, ειδικά σε μοντέλα όπως το Codex.
- Μετά από κινήσεις προς AMD (2025) και Cerebras (Ιαν. 2026), η OpenAI διευρύνει τη βάση hardware για να μειώσει εξαρτήσεις.
- Η είσοδος της Nvidia στη Groq φέρεται να «πάγωσε» πιθανή συνεργασία Groq–OpenAI, δείχνοντας ένταση στη σχέση.
OpenAI vs Nvidia: Γιατί οι GPUs της Nvidia είναι «πολύ αργές» για την AI inference
Η σχέση OpenAI–Nvidia δείχνει να περνά κρίση
Η OpenAI και η Nvidia είναι, κανονικά, στενά συνδεδεμένες. Όμως η σχέση τους φαίνεται να δοκιμάζεται, σε σημείο που η Nvidia φέρεται ακόμη και να έχει εμποδίσει μια συμφωνία.
Η OpenAI είναι ένας από τους σημαντικότερους πελάτες της Nvidia και, για να τον «κλειδώσει», ο κατασκευαστής GPUs ήθελε να επενδύσει δισεκατομμύρια στην εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης. Ωστόσο, οι δύο εταίροι φαίνεται να περνούν περίοδο έντασης και η OpenAI προσπαθεί να διευρύνει τη βάση hardware που χρησιμοποιεί.
Μετά από μια συμφωνία με την AMD το 2025, ακολούθησε στα μέσα Ιανουαρίου 2026 μια συμφωνία με τη Cerebras. Η OpenAI θέλει να χρησιμοποιήσει σε μεγάλη κλίμακα τη Waferscale Engine της Cerebras.
Με τον όρο inference εννοούμε την επεξεργασία νέων εισόδων (prompts/δεδομένων) από ένα ήδη εκπαιδευμένο μοντέλο, ώστε να παραχθεί απάντηση.
Reuters: Το πρόβλημα είναι η inference απόδοση των GPUs
Το πρακτορείο ειδήσεων Reuters αναφέρει ότι ο λόγος για αυτή τη διεύρυνση είναι η δυσαρέσκεια της OpenAI με την inference επίδοση των GPUs της Nvidia. Αυτό γίνεται ιδιαίτερα αισθητό στο νέο μοντέλο κώδικα Codex.
Κατά την inference, παρά τη γρήγορη μνήμη HBM, η εύρος ζώνης μνήμης (memory bandwidth) στις GPUs της Nvidia φαίνεται να γίνεται πρόβλημα. Επιταχυντές που είναι σχεδιασμένοι ειδικά για AI inference αντιμετωπίζουν το ζήτημα με διαφορετική αρχιτεκτονική.
Γιατί οι εξειδικευμένοι επιταχυντές διαφέρουν
Συχνά βασίζονται περισσότερο σε ενσωματωμένο SRAM, ώστε τμήματα του μοντέλου να μπορούν να αποθηκευτούν απευθείας μέσα στο chip. Επιπλέον, χρησιμοποιούν συχνά τα λεγόμενα systolic arrays, όπου το αποτέλεσμα μιας μονάδας μεταβιβάζεται απευθείας στην επόμενη μέσα στο chip.
Αυτή την προσέγγιση ακολουθεί και η Groq, την οποία η Nvidia ουσιαστικά απέκτησε στα τέλη Δεκεμβρίου 2025.
Nvidia–Groq: Μια είσοδος που φέρεται να «έκοψε» συζητήσεις με την OpenAI
Σύμφωνα με το Reuters, η OpenAI φέρεται να είχε συνομιλίες για συνεργασία με το start-up Groq, τις οποίες η είσοδος της Nvidia τερμάτισε απότομα. Αν και η Groq παραμένει τυπικά ανεξάρτητη, στην πράξη η Nvidia έχει απορροφήσει τους προγραμματιστές/μηχανικούς.
Αντίστοιχες συζητήσεις φέρεται να έκανε η Nvidia και με τη Cerebras, η οποία όμως αρνήθηκε.
Η υπερ-εξάρτηση από έναν προμηθευτή επιταχυντών μπορεί να οδηγήσει σε vendor lock-in (τεχνικό και εμπορικό), δυσκολεύοντας τη διαπραγμάτευση κόστους και τη διαθεσιμότητα.
Η επένδυση της Nvidia στην OpenAI καθυστέρησε μήνες
Οι συνομιλίες για την επένδυση της Nvidia στην OpenAI, αντίθετα με τις αρχικές προσδοκίες, φέρεται να παρατάθηκαν για μήνες—ένδειξη, σύμφωνα με το Reuters, μιας πιο τεταμένης σχέσης.
Οι CEOs των δύο εταιρειών υποβάθμισαν δημόσια τις υποτιθέμενες διαφορές. Ο Jensen Huang της Nvidia είπε αυτό που συνηθίζει: με τη Nvidia οι πελάτες πετυχαίνουν το καλύτερο Total Cost of Ownership.
Ο Sam Altman έγραψε στο X ότι η OpenAI ελπίζει να παραμείνει για πολύ καιρό ένας γιγαντιαίος πελάτης της Nvidia.
Η OpenAI ψάχνει εναλλακτικές — ακόμη και δικό της hardware
Παρόλα αυτά, το ότι η OpenAI αναζητά εναλλακτικές δεν περνά απαρατήρητο. Πέρα από άλλους προμηθευτές hardware, κυκλοφορεί συχνά ότι η OpenAI εργάζεται και πάνω σε δικό της hardware. Κάποια στιγμή ο CEO Sam Altman ήθελε ακόμη και να κατασκευάσει δικά του εργοστάσια ημιαγωγών.
Ενώ οι AWS, Google και Microsoft λειτουργούν εδώ και καιρό μοντέλα πάνω σε hardware που έχουν αναπτύξει οι ίδιες, η OpenAI μέχρι στιγμής δεν έχει να επιδείξει αντίστοιχη επιτυχία.
Χρονογραμμή κινήσεων και συνεργασιών (ενδεικτικά)
| Χρονική στιγμή | Εταιρεία | Τι σημαίνει |
|---|---|---|
| 2025 | AMD | Πρώτη σαφής κίνηση προς πολλαπλούς προμηθευτές επιτάχυνσης. |
| Δεκ. 2025 | Nvidia → Groq | Η Nvidia «παίρνει» ουσιαστικά την τεχνογνωσία/ομάδα, επηρεάζοντας τρίτες συνεργασίες. |
| Ιαν. 2026 | Cerebras | Υιοθέτηση Waferscale Engine για inference σε μεγάλη κλίμακα. |
GPU έναντι εξειδικευμένων inference accelerators: Πού «πονάνε» και πού υπερέχουν
| Κριτήριο | Κλασικές GPUs (γενικού σκοπού) | Εξειδικευμένοι επιταχυντές inference |
|---|---|---|
| Βελτιστοποίηση για inference | Πολύ ισχυρές, αλλά συχνά περιορίζονται από memory bandwidth σε συγκεκριμένα workloads. | Σχεδιάζονται ώστε να μειώνουν bottlenecks (π.χ. με SRAM και ειδικές ροές δεδομένων). |
| Ευελιξία | Υψηλή: ευρύ οικοσύστημα εργαλείων και μοντέλων. | Μπορεί να είναι χαμηλότερη: στοχευμένες ροές, ειδικά SDKs. |
| Κόστος/απόδοση σε latency | Ισχυρό, αλλά δεν είναι πάντα βέλτιστο για χαμηλή καθυστέρηση σε παραγωγή. | Συχνά εστιάζουν σε χαμηλότερο latency και καλύτερη ροή δεδομένων εντός chip. |
Σε πολλές εμπορικές εφαρμογές AI, το συνολικό φορτίο (και κόστος) μετατοπίζεται από το training προς την inference σε παραγωγή, όπου το latency και η τιμή ανά αίτημα γίνονται κρίσιμα.
Πρακτικές επιπτώσεις για ομάδες AI: πώς να επιλέξετε hardware χωρίς να εγκλωβιστείτε (επιπλέον περιεχόμενο)
Ανεξάρτητα από το αν επιβεβαιωθούν πλήρως οι αιχμές του Reuters, το μήνυμα είναι ξεκάθαρο: η inference δεν είναι απλώς «training σε μικρότερη κλίμακα». Έχει διαφορετικά bottlenecks, διαφορετικές απαιτήσεις σε καθυστέρηση και διαφορετικούς στόχους κόστους. Για οργανισμούς που τρέχουν LLMs σε παραγωγή, αξίζει να σχεδιάσουν από νωρίς μια στρατηγική multi-vendor.
1. Μετρήστε σωστά: οι μετρικές που έχουν σημασία
Πριν αποφασίσετε πλατφόρμα (GPU ή εξειδικευμένο accelerator), ορίστε ένα μικρό «τεστ πεδίου» με ρεαλιστικά prompts και φορτίο. Εστιάστε σε μετρικές που συγκρίνονται εύκολα:
- Tokens/sec ανά instance και ανά ευρώ/δολάριο.
- P95 latency (όχι μόνο μέσος όρος), ειδικά για chat/coding ροές.
- Κόστος ανά 1M tokens σε πραγματικές συνθήκες (batching, caching, μήκη prompt).
- Κατανάλωση και θερμικό προφίλ, αν σκέφτεστε on‑prem.
2. Υιοθετήστε αρχιτεκτονικές τεχνικές που μειώνουν bandwidth πίεση
Αν το bottleneck είναι η μνήμη, συχνά κερδίζετε περισσότερα από «έξυπνες» τεχνικές παρά από ωμή ισχύ:
- KV cache με πειθαρχημένη πολιτική διατήρησης/εκκαθάρισης (ιδίως σε μεγάλα context windows).
- Quantization (π.χ. 8-bit/4-bit όπου επιτρέπεται) με έλεγχο ποιότητας εξόδου.
- Speculative decoding ή/και batching όπου το επιτρέπει η εφαρμογή.
3. Σχεδιάστε φορητότητα λογισμικού από την αρχή
Για να μην «δέσετε» το stack σε έναν προμηθευτή, επενδύστε σε επίπεδα αφαίρεσης: runtime επιλογές (όπου είναι εφικτό), κοινά φορμά μοντέλων και pipelines που μπορούν να μετακινηθούν. Ακόμη κι αν σήμερα είστε 100% σε GPUs, μια καθαρή οριοθέτηση μεταξύ serving layer και επιχειρησιακής λογικής θα σας επιτρέψει αύριο να δοκιμάσετε εναλλακτικές (π.χ. waferscale ή άλλα inference-first chips) χωρίς ολικό ξαναγράψιμο.
Checklist αξιολόγησης προμηθευτή (γρήγορη χρήση)
| Ερώτηση | Τι να ζητήσετε |
|---|---|
| Πώς κλιμακώνει σε αιχμές; | Σαφή όρια batching, cold start χρόνοι, SLA σε P95/P99. |
| Τι γίνεται με διαθεσιμότητα/προμήθειες; | Χρονοδιάγραμμα παράδοσης, εναλλακτικά SKUs, ρήτρες. |
| Πόσο «κλειστό» είναι το οικοσύστημα; | Υποστήριξη κοινών εργαλείων, διαφάνεια σε drivers/SDK, δυνατότητα μετανάστευσης. |
Το βασικό δίδαγμα από την υπόθεση OpenAI–Nvidia είναι ότι, όσο ωριμάζει η αγορά, θα αυξάνονται οι περιπτώσεις όπου οι GPUs δεν είναι αυτόματα η «σωστή» απάντηση για κάθε inference σενάριο.
Οι ομάδες που θα κερδίσουν είναι εκείνες που θα αντιμετωπίσουν το serving ως προϊόν: με μετρήσεις, πειθαρχημένη αρχιτεκτονική και εναλλακτικές επιλογές έτοιμες όταν αλλάξουν οι ισορροπίες.
