Tweet, Sama Altmana miał uspokajać, a rozpalił dyskusję. Wpis Altmana nie jest klasycznym PR-owym komunikatem. Jest emocjonalny, bezpośredni i co rzadkie u CEO firm tej skali lekko poirytowany.
OpenAI nie tyle odpiera zarzuty, co nie nadąża za tempem, w jakim media dopisują sensację. To ważne, bo w tle mamy realne doniesienia branżowe o tym, że OpenAI testuje alternatywne układy do części zadań oraz coraz mocniej skupia się na kosztach i opóźnieniach inference.
Altman nie zaprzecza żadnej z tych rzeczy wprost. Zamiast tego ustawia ramę interpretacyjną: NVIDIA pozostaje kluczowym partnerem, a OpenAI chce być „gigantycznym klientem” przez długie lata.
We wrześniu 2025 roku OpenAI i NVIDIA ogłosiły memorandum of understanding (MOU). Dokument zakładał współpracę przy budowie mocy obliczeniowej oraz potencjalną inwestycję Nvidii w OpenAI do 100 mld USD.
Gdy negocjacje zaczęły się przeciągać, a skala inwestycji została zrewidowana w dół, narracja medialna ogłosiła zamrożenie 100 mld inwestycji. Brzmi dramatycznie, klika się świetnie, ale jest nieprecyzyjne.
Sam Jensen Huang nazwał doniesienia o niezadowoleniu „nonsensem”, jednocześnie przyznając, że NVIDIA weźmie udział w bieżącej rundzie finansowania OpenAI, choć na mniejszą skalę niż wstępnie sugerowane 100 mld USD.
Problem z inference
Jeszcze niedawno wyścig AI polegał na tym, kto wytrenuje większy model. Do tego najnowsze czipy Nvidii nadają się najlepiej. Dziś jednak coraz bardziej liczy się to, kto szybciej, taniej i bardziej przewidywalnie obsłuży miliony zapytań użytkowników. Trening jest spektakularny, ale epizodyczny. Inference działa bez przerwy i generuje rachunki, które potrafią rosnąć szybciej niż liczba użytkowników.
W tym kontekście OpenAI zaczęło przyglądać się rozwiązaniom wyspecjalizowanym właśnie pod inference: układom z dużą ilością pamięci blisko obliczeń, niską latencją i przewidywalnym czasem odpowiedzi. To naturalne, że w takich testach pojawiają się nazwy konkurentów Nvidii. Nie dlatego, że GPU przestały działać. Dlatego, że rynek przestał być jednowymiarowy.
Co istotne: nawet w tych doniesieniach NVIDIA pozostaje fundamentem infrastruktury OpenAI. Mówimy raczej o dywersyfikacji i „dopinkach” do konkretnych zastosowań niż o wymianie silnika.
Częste pytania
Dlaczego OpenAI testuje alternatywne układy do części zadań?
OpenAI testuje alternatywne układy, aby lepiej radzić sobie z kosztami i opóźnieniami inference. W obliczu rosnących rachunków związanych z obsługą milionów zapytań, poszukiwanie bardziej efektywnych rozwiązań staje się kluczowe.
Jakie są aktualne relacje między OpenAI a Nvidią?
OpenAI i NVIDIA pozostają kluczowymi partnerami, a OpenAI dąży do bycia 'gigantycznym klientem' Nvidii przez długie lata. Mimo rewizji skali inwestycji, NVIDIA nadal będzie uczestniczyć w bieżącej rundzie finansowania OpenAI.
Co oznacza memorandum of understanding (MOU) między OpenAI a Nvidią?
Memorandum of understanding (MOU) ogłoszone we wrześniu 2025 roku zakłada współpracę przy budowie mocy obliczeniowej oraz potencjalną inwestycję Nvidii w OpenAI do 100 mld USD. To dokument, który ma na celu uregulowanie przyszłej współpracy obu firm.
Jakie zmiany zachodzą w wyścigu AI w kontekście inference?
W wyścigu AI coraz bardziej liczy się efektywność w obsłudze zapytań użytkowników, a nie tylko trening większych modeli. OpenAI zaczyna szukać wyspecjalizowanych rozwiązań do inference, które oferują niską latencję i przewidywalny czas odpowiedzi.
Dlaczego doniesienia o niezadowoleniu między OpenAI a Nvidią są nieprecyzyjne?
Doniesienia o niezadowoleniu są nieprecyzyjne, ponieważ NVIDIA nadal odgrywa kluczową rolę w infrastrukturze OpenAI. Mówi się raczej o dywersyfikacji rozwiązań niż o całkowitej wymianie silnika, co może być mylnie interpretowane przez media.
