OpenAI ने अपने कस्टम अनुमान चिप, जलापेनो के लिए पहला बेंचमार्क परिणाम प्रकाशित किया है, और संख्याएं हड़ताली हैं: सेमीएनालिसिस के इनफेरेंसएक्स बेंचमार्क पर, नए सिलिकॉन ने वर्तमान में उपलब्ध अत्याधुनिक अनुमान प्रोसेसर की तुलना में प्रति उपयोगकर्ता अधिक टोकन और प्रति किलोवाट अधिक थ्रूपुट दर्ज किया है - एक तुलना जिसमें एनवीडिया के ब्लैकवेल सिस्टम शामिल हैं। परिणाम मंगलवार को पालो ऑल्टो में हॉट चिप्स सम्मेलन में प्रस्तुत किए गए, साथ ही चिप का निर्माण कैसे किया गया, इसकी विस्तृत तकनीकी जानकारी भी दी गई। प्रत्येक एआई मॉडल रिलीज को रेखांकित करने वाली गणना दौड़ पर नज़र रखने वाले पाठकों के लिए, यह वर्ष के सबसे परिणामी हार्डवेयर डेटापॉइंट्स में से एक है।

टेकक्रंच द्वारा रिपोर्ट की गई एक प्रेस कॉल में ओपनएआई के हार्डवेयर प्रमुख रिचर्ड हो ने कहा, "मुख्य बात यह है कि परिणाम अत्याधुनिक प्रदर्शन की तुलना में बहुत ही महत्वपूर्ण प्रदर्शन में प्रगति दिखाते हैं।" "जलापीनो प्रति यूनिट बिजली पर अधिक एआई कार्य कर सकता है, साथ ही प्रतिक्रिया भी अधिक तेजी से दे सकता है। यह बहुत सारे ग्राहकों को सेवा देने के लिए बहुत कुशल है, लेकिन इसमें बहुत कम विलंबता भी हो सकती है।"

पूर्ण अनुमान पाइपलाइन के लिए निर्मित एक चिप

जून 2026 में ओपनएआई के पहले कस्टम सिलिकॉन के रूप में जलेपीनो का अनावरण किया गया, जिसे ब्रॉडकॉम के निकट सहयोग से विकसित किया गया, ओपनएआई के अपने एआई मॉडल चिप की विकास प्रक्रिया में सहायता करते हैं। यह साझेदारी अक्टूबर 2025 की है, जब ओपनएआई ने नेटवर्किंग दिग्गज के साथ एक बहु-पीढ़ीगत कस्टम एक्सेलेरेटर कार्यक्रम की योजना बनाई थी।

OpenAI के अनुसार, जो चीज़ जलापीनो को एक सामान्य-उद्देश्य वाले जीपीयू से अलग बनाती है, वह यह है कि इसे उन मॉडलों के साथ मिलकर डिज़ाइन किया गया था, जिन पर यह काम करेगा। क्योंकि कंपनी पूर्ण स्टैक को नियंत्रित करती है - एआई उत्पाद, मॉडल, चिप्स और मेमोरी - इसके इंजीनियर अनुमान प्रक्रिया के विशिष्ट चरणों पर हमला करने में सक्षम थे जो अक्सर घर्षण का कारण बनते हैं।

विशेष रूप से, जलापीनो को प्रसंस्करण के प्रीफिल और संचार चरणों के दौरान देरी को कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसके बारे में ओपनएआई का कहना है कि बड़े पैमाने पर बड़े भाषा मॉडल पेश करते समय यह अक्सर बाधाओं के रूप में कार्य करता है।

कंपनी ने परिणाम प्रस्तुत करते हुए एक ब्लॉग पोस्ट में लिखा, "हमने डेटा मूवमेंट और संचार विलंब को कम करने के लिए जलापीनो को डिज़ाइन किया है।" "इसका मतलब है कि प्रतिक्रिया उत्पन्न करते समय उपयोग किए जाने वाले केवी कैश सहित मॉडल स्थिति को स्पष्ट रूप से रखा जा सकता है और स्थानीय रखा जा सकता है, जबकि सिस्टम प्रत्येक अनुमान चरण के लिए गणना, मेमोरी और नेटवर्किंग के सही संयोजन को सक्रिय करता है।"

वह अंतिम बिंदु उत्पादन एआई वर्कलोड चलाने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए मायने रखता है। केवी कैश - प्रतिक्रिया उत्पन्न करते समय एक मॉडल द्वारा संचित संदर्भ - आधुनिक अनुमान में सबसे बड़ी मेमोरी और बैंडविड्थ सिरदर्द में से एक है। इसे क्लस्टर में घुमाने के बजाय स्थानीय और स्पष्ट रूप से प्रबंधित रखना, विलंबता और शक्ति को वापस लाने का एक उत्कृष्ट तरीका है।

ब्लैकवेल से बेहतर - अभी के लिए

शीर्षक तुलना एनवीडिया ब्लैकवेल सिस्टम के विरुद्ध है, जो वर्तमान में फ्रंटियर एआई अनुमान का वर्कहॉर्स है। सेमीएनालिसिस द्वारा उसी दिन प्रकाशित स्वतंत्र विश्लेषण, जिसका शीर्षक था "ओपनएआई जलपीनो: एनवीडिया ब्लैकवेल से बेहतर", चिप के शुरुआती परिणामों के बारे में एक समान निष्कर्ष पर पहुंचा, और कहानी जल्दी ही हैकर न्यूज पर सबसे अधिक चर्चा की गई वस्तुओं में से एक बन गई।

लेकिन OpenAI के अधिकारी और विश्लेषक समान रूप से सावधानी बरतने का आग्रह करते हैं। हो का अनुमान है कि जलपीनो 2026 के अंत में "बहुत कम मात्रा में" तैनात होगा, 2027 में अधिक महत्वपूर्ण तैनाती होगी। जब तक जलपीनो पूर्ण पैमाने पर पहुंचता है, तब तक प्रतिस्पर्धा काफी आगे बढ़ सकती है - एनवीडिया का रोडमैप आगे बढ़ना जारी है, और Google, अमेज़ॅन और माइक्रोसॉफ्ट सहित अन्य हाइपरस्केलर सभी अपने स्वयं के कस्टम सिलिकॉन को आगे बढ़ा रहे हैं।

जैसा कि टेकक्रंच ने उल्लेख किया है, आज की अत्याधुनिक स्थिति के आधार पर मापे गए बेंचमार्क एक स्नैपशॉट हैं, कोई गारंटी नहीं। एक चिप जो 2026 में दक्षता पर जीत हासिल करती है, उसे अगले साल एनवीडिया और उसके प्रतिद्वंद्वियों द्वारा भेजी जाने वाली किसी भी चीज़ के खिलाफ जीतते रहना होगा।

क्यों OpenAI अपना खुद का सिलिकॉन बना रहा है

रणनीतिक तर्क सीधा है: अनुमान OpenAI की सबसे बड़ी आवर्ती लागत है। प्रत्येक चैटजीपीटी क्वेरी, प्रत्येक एपीआई कॉल, और प्रत्येक एजेंटिक कार्य गणना को जला देता है, और बाजार मूल्यों पर एनवीडिया से उस गणना को किराए पर लेने से उपयोग के पैमाने के रूप में मार्जिन कम हो जाता है। OpenAI के स्वयं के मॉडलों से जुड़ी एक कस्टम चिप - जिसे ब्रॉडकॉम के साथ संयुक्त रूप से डिज़ाइन किया गया है और स्वयं OpenAI के मॉडल द्वारा आकार दिया गया है - कंपनी को प्रति वाट और प्रति डॉलर अधिक उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान करने का एक तरीका देता है।

जलापीनो को एक बार के हिस्से के बजाय एक बहु-पीढ़ीगत मंच के रूप में भी योजनाबद्ध किया गया है। ओपनएआई ने कहा है कि उसका इरादा एआई उत्पादों, मॉडलों, चिप्स और मेमोरी को एक साथ विकसित करने का है, ताकि सिलिकॉन की प्रत्येक पीढ़ी को उसके द्वारा चलाए जाने वाले मॉडल के साथ सह-अनुकूलित किया जा सके। यदि पहली पीढ़ी के परिणाम उत्पादन में टिके रहते हैं, तो जलापीनो उसके बाद आने वाली हर चीज़ के लिए टेम्पलेट बन जाता है।

दांव OpenAI से आगे तक फैला हुआ है। एनवीडिया का एआई एक्सेलेरेटर पर प्रभुत्व तीन वर्षों से उद्योग में सबसे कड़ी बाधा रहा है, और हर विश्वसनीय विकल्प - चाहे वह Google की टीपीयू टीम से हो, अमेज़ॅन से, या अब ओपनएआई से - एआई बुनियादी ढांचे का निर्माण करने वाले हर किसी के लिए बातचीत के परिदृश्य को बदल देता है। कथित तौर पर एनवीडिया स्वयं ग्राहकों को मेमोरी लागत बढ़ने के कारण एआई सर्वर पर 15 प्रतिशत या उससे अधिक की कीमतों में बढ़ोतरी की चेतावनी दे रहा है, जो केवल इन-हाउस विकल्पों की अपील को तेज करता है।

आगे क्या आता है

अभी के लिए, जलेपीनो आशाजनक पेपर नंबरों के साथ प्री-प्रोडक्शन हिस्सा बना हुआ है। वास्तविक परीक्षा 2026 के अंत में आती है, जब पहली छोटी मात्राएँ तैनात की जाती हैं, और विशेष रूप से 2027 में, जब ओपनएआई सार्थक पैमाने की उम्मीद करता है। मुख्य प्रश्न अनुत्तरित हैं: डेटासेंटर पैमाने पर वास्तविक दुनिया की विश्वसनीयता, स्वामित्व की कुल लागत बनाम किराए पर ली गई ब्लैकवेल क्षमता, और क्या दक्षता बढ़त एनवीडिया की अगली पीढ़ी के मुकाबले बची है।

फिर भी, पहला बेंचमार्क एक मील का पत्थर साबित होता है: पहली बार बड़ी एआई प्रयोगशालाओं में से एक ने सार्वजनिक रूप से कस्टम अनुमान सिलिकॉन का प्रदर्शन किया है जो दक्षता के मामले में पदधारी के सर्वश्रेष्ठ को मात देता प्रतीत होता है। ऐसे उद्योग के लिए जिसने एनवीडिया आपूर्ति को रणनीतिक जीवन रेखा के रूप में माना है, यह एक वास्तविक विभक्ति बिंदु है।

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