OpenAI 正在减少对 Nvidia 的依赖，并于周四推出了第一个在 Cerebras Systems 芯片上运行的 AI 模型，这是这家 AI 明星供应商多元化战略的关键一步。此举正值 OpenAI 和 Nvidia 之间的微妙关系之际，去年秋天宣布的价值 1000 亿美元的合作伙伴关系据说现在陷入了停滞。 GPT-5.3-Codex-Spark 专为实时编码而设计。它是 OpenAI 最新代码自动化软件 Codex 的优化版本，旨在提供更快的响应速度，以换取一定的性能。 OpenAI 声称模型生成速度比上一代产品快 15 倍，每秒可以生成超过 1,000 个代币。这是自 2026 年 1 月 OpenAI 与 Cerebras 签署价值超过 100 亿美元的协议以来的第一个结果。该模型是第一个向 ChatGPT Pro 订阅者提供研究预览的模型，可通过 Codex 应用、命令行界面和 Visual Studio Code 扩展获得。阿科据 OpenAI 统计，Codex 目前每周活跃用户超过 100 万，过去 10 天内下载量超过 100 万次。此次发布凸显了OpenAI在AI编码助手市场的竞争压力。该公司面临着来自谷歌和Anthropic等竞争对手的激烈竞争，同时还要应对解散内部安全团队、放弃研究人员以及在ChatGPT上引入广告等争议。提高速度是以牺牲性能为代价的。 Codex-Spark 是第一个专为实时编码协作而构建的 OpenAI 模型。该公司声称生成速度提高了 15 倍，但拒绝提供具体的延迟指标，例如生成第一个代币所需的时间或每秒代币的数量。 OpenAI 发言人表示：“虽然我们无法透露具体的延迟数字，但 Codex-Spark 几乎是瞬时的。它已经过优化，可以将构建速度提高 15 倍。”“同时保持现实世界编码任务的先进能力。”，评估人工智能系统自主执行复杂软件工程任务的能力。OpenAI将此视为可接受的权衡。即使底层模型无法应对挑战，开发人员也可以足够快地获得响应，以保持创造性的流畅性。更复杂的多步骤编程。该模型配备了128,000个令牌上下文窗口，仅支持文本输入，不支持图像或多模式输入。少数企业合作伙伴将获得API访问权限以评估潜在的集成。随着人工智能公司为消费者扩展产品范围，推理变得越来越重要，Cerebras 的晶圆级引擎是一个包含 4 万亿晶体管的单板大小芯片，消除了当人工智能工作负载分布在多个小型处理器集群上时出现的大量通信开销，但仍然需要分布式方法，而 NVIDIA 的 GPU 表现出色。呃。 Cerebras 首席技术官兼联合创始人 Sean Lie 表示，协作是开发人员与人工智能系统交互的一种方式。我们认为这是一个重塑我们做事方式的机会。 “GPT-5.3-Codex-Spark 最让我们兴奋的是与 OpenAI 和开发者社区合作，探索快速推理提供的可能性：新的交互模式、新的用例和根本不同的模型体验，”Lie 在一份声明中说。 “这个预览只是一个开始。” OpenAI 基础设施团队并没有将其优化工作限制在 Cerebras 硬件上。该公司宣布了整个推理堆栈的延迟改进，这有利于所有 Codex 模型，包括持久的 WebSocket 连接和响应 API 内的优化。结果表明，客户端和服务器之间每次往返的成本降低了80%，每个令牌的成本降低了30%，第一个令牌的时间降低了50%。与 Cerebras 的合作伙伴关系是考虑到 OpenAI 和 Nvidia 之间日益复杂的关系，这一点很重要，因为与 Nvidia 的数千亿美元交易似乎陷入了停滞。 2025年9月，NVIDIA与OpenAI宣布签署建立战略合作伙伴关系意向书。 OpenAI 将使用 NVIDIA 系统构建和部署至少 10 吉瓦 (GW) 的 AI 数据中心和数百万个 NVIDIA 图形处理器 (GPU)，以训练和部署 OpenAI 的下一代 AI 模型。 NVIDIA 计划向 OpenAI 投资最多 1000 亿美元。这是英伟达迄今为止最大的投资承诺。上述战略合作伙伴关系的宣布有望巩固全球最具价值的人工智能公司与领先芯片供应商之间的战略联盟。五个月后，多份报道称，这笔大交易实际上已经陷入停滞。 Nvidia 首席执行官黄仁勋 (Jensen Huang) 公开否认存在紧张局势，并于 1 月底对记者表示“没有发生任何戏剧性事件”，并且 NVIDIA 仍然存在他表示，致力于参与当前的 OpenAI 融资轮。但双方关系明显降温，评论人士认为摩擦来自多个不同方面。 OpenAI 一直在积极寻求与替代芯片供应商的合作伙伴关系，包括与 Cerebras 的交易以及与 AMD 和 Broadcom 的单独交易。 2025 年 10 月，OpenAI 与 Nvidia 竞争对手 AMD 达成了一项重要的多年期协议，部署 6 GW 的 AMD GPU。当月晚些时候，OpenAI 同意从 Broadcom 购买定制芯片和网络组件。从Nvidia的角度来看，OpenAI可能正在利用其影响力来实现A。这使得革命性硬件的商品化成为可能。从OpenAI的角度来看，减少对单一供应商的依赖代表着一种商业战略的智能化。 OpenAI 发言人周四对媒体表示：“我们将继续与生态系统合作，评估每个用例的最具成本效益的芯片。” “GPU 仍然是成本的首选- 以及研究和推理等性能敏感的应用场景。”这一声明反映了在保持灵活性的同时避免激怒 NVIDIA 的刻意努力。这也反映出训练尖端 AI 模型仍然需要 Nvidia GPU 提供的巨大并行处理能力。OpenAI 发言人在周四的一份声明中表示，OpenAI 和 Nvidia 之间的合作关系是“基础性的”，OpenAI 更强大的 AI 模型是两家公司“多年的硬件和软件工程合作”的结果。“这就是为什么我们将 Nvidia 置于训练和推理堆栈的中心，同时有意通过与 Cerebras、AMD 和 Broadcom 的合作来扩展支持它的生态系统。dea。成立于 2024 年 9 月的任务调整团队旨在推进公司确保通用人工智能造福人类的既定目标。该团队的七名成员被重新分配到其他职位，领导者约书亚·阿希姆（Joshua Achiam）被授予新头衔：“首席未来学家”。 OpenAI 此前于 2024 年解散了 Super Alignment 团队，这是一个独立的专注于安全的团队，以专注于人工智能带来的长期风险。解散具有安全意识的团队的模式招致了研究人员的批评，他们认为 OpenAI 的商业压力正在压垮其最初的非营利组织。该公司还面临着在 ChatGPT 上引入广告的决定所带来的后果。本周因广告支持的人工智能“滑坡”而辞职的研究员 Zoe Hitzig 在《纽约时报》上撰文警告，ChatGPT 的用户亲密对话档案创造了前所未有的操纵机会。人类抓住了机会其超级碗广告的统一口号是“广告将出现在人工智能身上，但不会出现在克劳德身上。”另外，该公司同意通过 Genai.mil 向国防部提供 ChatGPT，这是五角大楼的一项新计划，要求 OpenAI 允许“所有合法用途”，不受该公司施加的限制。据报道，这个条件被 Anthropic 拒绝了。还有报道称，OpenAI 产品政策副总裁 Ryan Beiermeister 在 1 月份因歧视指控而被解雇，此前他对计划中的露骨内容功能表示担忧，但他否认了这一点。 AI编码助手市场竞争加剧尽管周围一片混乱，OpenAI的Codex技术路线图却显示出了雄心勃勃的计划。 Open AI 是一款编码助手，它将快速交互式编辑与长时间运行的自主任务无缝结合起来，让您可以同时协调多个代理，同时在后台处理更复杂的问题，同时执行快速修复。我们羡慕OpenAI发言人告诉媒体：“随着时间的推移，这些模式将会融合。Codex使我们能够保持紧密的交互周期，同时将长时间运行的工作委托给后台的子代理，或者在广度和速度上将任务并行分配给多个模型，从而无需预先选择单一模式。这种锯解不仅需要更快的推理速度，还需要复杂任务的分解以及不同规模和能力的模型之间的协调。Codex-Spark建立了低延迟基础对于体验的交互部分，Codex-Spark 目前采用与其他 OpenAI 模型分开的速率限制，以反映研究预览期间 Cerebras 基础设施的容量限制。“因为它在专用的低延迟硬件上运行，所以使用情况由单独的 sp 管理。该发言人表示，这些限制被设计为“宽松的”，OpenAI 在决定如何扩展时会监控使用模式。HeCodex-Spark 的推出正值人工智能驱动的开发工具竞争激烈之际。Anthropic 的 Claude Cowork 产品上周导致传统软件股票暴跌，因为投资者权衡人工智能助手是否可以取代传统商业应用程序。微软、谷歌和亚马逊继续大力投资与各自云集成的人工智能编码功能OpenAI 的 Codex 应用程序在推出的前 10 天就得到了快速采用，每周活跃用户数每周增加 60%，目前有超过 325,000 名开发者在免费和付费级别上积极使用 Codex。 然而，OpenAI 和整个 AI 行业面临的根本问题是 Spark 承诺的速度改进是否会带来改善。重要的是生产力，或者他们是否会在不改变结果的情况下简单地创造更愉快的体验。与 Cerebras 的协议是经过深思熟虑的赌注。专用硬件可以实现通用 GPU 无法经济高效地解决的用例。对于同时与竞争对手作战、管理与供应商的紧张关系以及面临业务方向内部分歧的公司来说，这也提醒人们，在人工智能竞赛中，停滞不前并不是一种选择。 OpenAI 因快速行动和打破常规而赢得了声誉。现在他们必须证明他们可以在不破坏自己的情况下更快地行动。
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英伟达被利用：OpenAI首次推出Cerebras芯片支持模型
