OpenAI ir publiskojis pirmos sava pielāgotā procesora veiktspējas datus, Jalapenoizstrādāts sadarbībā ar Broadcom. Uzņēmums nodrošina, ka šī mikroshēma pārspēj Nvidia sistēmas izsecināšanas uzdevumos, tas ir, kad jau apmācīti AI modeļi tiek izpildīti, lai atbildētu uz vaicājumiem. Šis solis ir daļa no OpenAI stratēģijas, lai samazinātu izmaksas un samazinātu atkarību no lielajiem pusvadītāju ražotājiem, un tas ir ceļš, ko jau izmanto citi lielie tehnoloģiju uzņēmumi.
OpenAI apņemšanās ir vērsta uz energoefektivitāti, kas ir viens no lielākajiem AI datu centru izdevumiem. Ar Jalapeño, uzņēmums vēlas samazināt elektrības rēķinu un šajā procesā piedāvāt elastīgāku un lētāku pakalpojumu saviem miljoniem lietotāju. Pirmie dati, kas publicēti oficiālajā paziņojumā, liecina par ievērojamiem uzlabojumiem salīdzinājumā ar pašreizējiem procesoriem tirgū, lai gan rezultāti vēl ir jāapstiprina reālajā ražošanas vidē.
Kas ir Jalapeño un kam tas paredzēts?
Jalapeño ir pirmais OpenAI izstrādātais īpašas lietošanas procesors, kas paredzēts tikai secinājumu fāzei: brīdim, kad jau apmācīts modelis saņem pieprasījumu un ģenerē atbildi. Tas nav sagatavots modeļa apmācības fāzei, jomai, kurā Nvidia joprojām būs būtiska uzņēmumam. Mikroshēma tika prezentēta šā gada jūnijā, un tā ir izstrādāta rekordīsā laikā, tikai deviņos mēnešos, kas ir neparasti īss periods pusvadītāju nozarei.
Projektēšanas procesā OpenAI ir izmantojis savus mākslīgā intelekta modeļus, lai optimizētu un programmētu mikroshēmu, kas ir piemērs tam, kā mākslīgais intelekts var paātrināt savu infrastruktūru. Jalapeño ir paredzēts, lai atbalstītu lielus valodu modeļus (LLM) un jābūt saderīgam ar daudzveidīgu arhitektūru ekosistēmu, lai uzņēmums varētu izvietot vairāku paaudžu platformu.
Veiktspēja un efektivitāte: šādi tas atstāj Nvidia aiz muguras
Testos ar tādiem modeļiem kā GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 un Kimi K2.5 1T, Jalapeño ir spējis apkalpot no 1,5 līdz 1,9 reizes vairāk AI darba uz vatu nekā Nvidia GB200 un GB300 arhitektūrām. Latentums, kas ir laiks, kas nepieciešams, lai sistēma atgrieztu atbildi, ir samazināts no 1,7 līdz 3,6 reizēm. Šie dati nāk no InferenceX platformas publiskajiem etaloniem, un tie atspoguļo ievērojamu veiktspējas un patēriņa līdzsvara uzlabojumu.
Mikroshēmas nominālā jauda ir 700 vati, lai gan iekšējos testos tā ir saglabājusies pie 550 vatiem. Šis skaitlis ir īpaši nozīmīgs, ja ņem vērā, ka Nvidia GPU var patērēt gandrīz 1200 vatus vai vairāk. OpenAI ir svarīgi, lai ar mazāku naudu paveiktu vairāk, jo elektrība ir kļuvusi par vienu no visgrūtāk kontrolējamām izmaksām, palielinot datu centru un pakalpojumu apjomu.
Salīdzinājumos, ko ir veicis OpenAI, priekšrocība Jalapeño paplašinās ar saviem modeļiem, kas vēl nav izlaistikas ļauj saprast, ka arhitektūra ir sagatavota nākamo modeļu paaudzēm, kas būs lielāki un sarežģītāki. Neskatoties uz to, konsultāciju firma SemiAnalysis atgādina, ka, nododot ekspluatācijā ražošanas apstākļos, mikroshēma darbojas tikpat labi, kā tas darbojas laboratorijas pārbaudēs.
OpenAI stratēģija un mikroshēmu globālais konteksts
OpenAI nav vienīgais uzņēmums, kas ir nolēmis izstrādāt savu aparatūru. Google, Amazon, Microsoft un Meta jau ir pielāgoti paātrinātāji; Google ar saviem TPU, Amazon ar Trainium, Microsoft ar Maia un Meta ar MTIA procesoru. Tagad tas piebilst Anthropic, Claude radītājs, kas arī gatavo savu silīciju. Šī karjera atbilst nepieciešamībai kontrolēt skaitļošanas resursu izmaksas un pieejamību, kā arī ambīcijas nākotnē nebūt atkarīgam no viena pakalpojumu sniedzēja.
OpenAI gadījumā Jalapeño netiks pārdots trešajām personām; tiks rezervēta jūsu pašu infrastruktūrai, kas var samazināt gala rēķinu par pakalpojumiem. tomēr Uzņēmums joprojām ir ļoti tuvu Nvidia, ar kuru tas ir parakstījis līgumu par milzīga datu centra būvniecību Ohaio štatāturklāt turpinot iegādāties paātrinātājus citiem uzdevumiem, piemēram, apmācībai. Attiecības starp abiem ir sarežģītākas, nekā šķiet, jo tiek meklēta lētāka efektivitāte, bet neatsakoties no tradicionālās piegādes.
Spānijai un Eiropai šī novirze uz savām mikroshēmām nozīmē mazāku atkarību no importa un iespējamu vietējo uzņēmumu patērēto AI pakalpojumu cenu kritumu, lai gan aparatūras infrastruktūra joprojām ir koncentrēta Amerikas Savienotajās Valstīs un Āzijā.
Izvēršanas plāni un nākamā paaudze
OpenAI plāno integrēt pirmos Jalapeño procesorus savā infrastruktūrā 2026. gada pēdējā ceturksnī ar jaudas palielināšanu 2027. gada laikā. Jau ir apstiprināts, ka mikroshēmas otrā paaudze atrodas progresīvā projektēšanas stadijā un sagaidāms, ka lentes izņemšana tiks pabeigta nākamajos mēnešos. Arī trešā paaudze ir koncepcijas fāzē, kas liecina, ka tas ir ilgtermiņa projekts ar pēctecību.
Uzņēmums uzsver, ka Jalapeño mērķis ir apkalpot tūkstošiem lietotāju ar samazinātu latentumu, lai AI aģenti būtu plūstošāki un augošais pieprasījums nepārslogotu sistēmas. Sākotnējā izvietošana būs ierobežota, un pēc tam mērogs pieaugs. Pašlaik nav sniegti skaitļi par to saražoto šķeldas apjomu vai galīgajām izmaksām.
Jalapeño ir potenciāls mainīt spēku līdzsvaru akseleratoru tirgūlai gan konkurence ar Nvidia būs tā, kas noteiks tās panākumus ilgtermiņā. Ja mikroshēma darbosies, kā solīts, nākamajos gados AI izmaksas samazināsies, taču vēl ir daudz laika, lai redzētu.
