OpenAI, Broadcom, AMD og Samsung om flaskehalsen: Det er strømmen, ikke transistoren
Da toppsjefer fra OpenAI, Broadcom, AMD og Samsung delte scenen foran over 150 ledere i halvlederbransjen, protesterte ingen av dem på premissen moderator Patrick Moorhead åpnet med: Transistoren er ikke lenger begrensningen for AI-silisium. Nå er det strøm, minnebåndbredde og pakking som setter grensene – og det former alt fra OpenAIs første egenutviklede brikke Jalapeño til Broadcoms anslag om campusanlegg på 5–10 gigawatt innen 2031.
Under avslutningspanelet på Global Semiconductor Alliances U.S. Executive Forum i Menlo Park i California 22. september 2026 gav fire av bransjens viktigste brikkebeslutningstakere sin versjon av hva det betyr i praksis. Rapporteringen bygger på panelmoderatoren Moorheads egen beretning, publisert i Forbes og oppdatert 2. oktober 2026.
Premisset ingen bestridte
Moorhead, seniorbidragsyter i Forbes og grunnlegger av analyseselskapet Moor Insights & Strategy, åpnet panelet med påstanden om at transistoren ikke lenger er flaskehalsen for AI-silisium – det er strøm, minnebåndbredde og pakking.
På scenen satt Paul Cho, president i Samsung Semiconductor; Mark Papermaster, teknologisjef (CTO) i AMD; Charlie Kawwas, president i Broadcom Semiconductor Solutions Group; og Richard Ho, visepresident for maskinvare i OpenAI. Ifølge Moorhead bestridte ingen av dem premissen – en betydelig enighet, gitt at de fire selskapene representerer ulike deler av verdikjeden: minne, CPU-er, spesialiserte akseleratorer og en AI-utvikler som nå bygger egen silisium.
OpenAI: optimaliser intelligens per watt
Richard Ho forklarte hvorfor OpenAI i det hele tatt bygger egen brikke. Strømmen er den begrensende faktoren, argumenterte han, og en brikke rettet mot et kjent sett med arbeidsmengder kan optimaliseres på tvers av modeller, programvare og silisium for å levere mest mulig intelligens per watt.
Han var også tydelig på at OpenAIs brikke er ment som et supplement til – ikke en erstatning for – kommersielle GPU-er. Og han la ut innkjøpslogikken: OpenAIs innkjøpsenhet er verken en brikke eller et rack. Det er hele flåten på tvers av flere campusanlegg, med strøm allokert etter arbeidsmengde. Det er en måte å tenke på som gjør strøm til en styrt, knapp ressurs på øverste nivå, ikke en teknisk detalj.
Grunnlaget er allerede lagt. OpenAI og Broadcom kunngjorde et samarbeid på 10 gigawatt i oktober 2025, og i juni 2026 lanserte de to Jalapeño, OpenAIs første brikke – som ifølge rapporteringen gikk fra første design til tape-out, altså overlevering til produksjon, på ni måneder. Begge punktene er selskapsopplysninger som Moorhead gjengir; de er ikke uavhengig verifisert.
Broadcom: fra én gigawatt til campuser på 5–10
Charlie Kawwas leverte de mest konkrete tallene om skalaen på AI-trening. Én gigawatt til å trene en klynge holder ikke lenger, sa han – tallet er nå to til fire gigawatt. Og han ventet et enkelt campusanlegg på fem til ti gigawatt innen 2031.
Det er et anslag med konsekvenser utover brikkekonstruksjon: Anlegg i den skalaen krever tilgang til nettstrøm i klasse med store kraftverk, noe som gjør energitilgang og netttilknytning til en del av halvlederplanleggingen. Dette er Kawwas' fremskrivning slik den ble fremsatt på panelet, ikke en verifisert bransjeobservasjon.
AMD: flytting av data spiser strømmen
Mark Papermaster pekte på mekanismen bak strømproblemet: det meste av strømmen går til å flytte data, ikke til selve beregningene. Det er derfor AMD gikk over til chiplets og tredimensjonal stabling, sa han, og det er grunnen til at han nå omtaler termisk håndtering og kjøling som «job one» – jobb nummer én.
For en leverandør av generelle prosessorer er svaret fleksibilitet som designes inn fra starten, forklarte han. Derfor leverer AMD Venice-CPU-er i seks varianter, hvorav én er rettet mot agentbasert AI – et speilbilde av at ulike AI-arbeidsmengder stiller ulike krav til minne, strøm og kjøling.
Samsung: minnet som kan stokke om kortene
Paul Cho svarte på spørsmålet om hvilken begrensning som kan omvelte bransjen innen 2031: minnet. Han leverte ifølge Moorhead kveldens beste formulering: «Minne pleide å være ett kapittel i læreboken i datamaskinarkitektur, og innen 2031 vil det være første side i enhver design.»
Pointeen er at minnebåndbredde – hvor raskt data kan flyttes til og fra prosessorene – i økende grad bestemmer hva slags systemer som i det hele tatt er mulig å bygge, og at minne derfor må tenkes inn i designet fra første side, ikke som en ettertanke. Cho var den eneste av paneldeltakerne som pekte ut én enkelt begrensning som potensielt industriomveltende innen 2031.
Hva rapporteringen bygger på – og dens begrensninger
All informasjonen om panelet stammer fra én eneste beretning: moderator Patrick Moorheads egen kronikk i Forbes. Alle uttalelsene fra lederne er gjengitt eller parafrasert av ham selv, og de to tilgjengelige kopiene på nettet er samme artikkel i syndikering, ikke uavhengig bekreftelse.
Moorhead oppgir selv at AMD, Broadcom og Samsung er kunder av hans selskap Moor Insights & Strategy – det samme er Nvidia og Qualcomm. Det betyr at han har forretningsforbindelser til tre av de fire selskapene på scenen, noe lesere bør veie inn i hvordan samtalen er ramset opp.
Selskapsopplysningene – Broadcoms gigawatt-fremskrivninger, OpenAIs ni måneder fra design til tape-out for Jalapeño, variantene av Venice – er også selskapenes egne påstander formidlet gjennom en spaltist, ikke uavhengig verifiserte fakta.
Hvorfor dette er verdt å merke seg
Selv med disse forbeholdene peker panelet på en konsistent forskyvning: Tidligere handlet brikkeutvikling om å krympe transistorer og pakke inn flere av dem. Nå handler den om å få strøm, dataflytting og kjøling til å gå opp – på anlegg som ifølge bransjens egne ledere kan kreve flere gigawatt hvert.
Tallene som rammeverker de neste fem årene, er konkrete: to til fire gigawatt per treningsklynge i dag, ifølge Kawwas; campusanlegg på fem til ti gigawatt innen 2031; minne som «første side» i enhver design samme år; og en første OpenAI-brikke som fra design til produksjonsstart brukte ni måneder, innenfor et 10-gigawatts samarbeid med Broadcom. Om alle tallene holder seg, vil avgjørelsene om AI-brikker i økende grad tas på energinivå og systemnivå – ikke på transistornivå.