OpenAI は、Broadcom と協力して設計および製造された、初のカスタムビルド推論プロセッサである Jalapeño という名前のチップを発表しました。この発表は、ChatGPT メーカーが AI サービスの背後にある完全なハードウェア スタックを所有することに向けてこれまでで最も重要な一歩を示したものであり、現在、ほとんどの大規模な言語モデルの展開に GPU を搭載している Nvidia に対する競争圧力が激化します。

2026 年 6 月 24 日に公開されたこのプロセッサは、OpenAI の推論システム、つまりユーザーのリクエストに応じて事前トレーニングされた AI モデルを実行するプロセスの要求に合わせて特別に設計されました。この発売を報じたTechCrunchによると、同社は独自のAIモデルがチップの開発にも役立ったと述べた。ハラペーニョはまだテスト中ですが、OpenAI は、初期の結果では現在の最先端の代替品よりもワットあたりのパフォーマンスが大幅に優れていることを示していると主張しています。 この件の詳細は、AIニュースをご覧ください。

トレーニングではなく推論のために構築されたチップ

トレーニングと推論の区別は、OpenAI がハラペーニョを構築した理由を理解する上で重要です。フロンティア モデルのトレーニング (ニューラル ネットワークをゼロから教える数か月にわたる計算集約的なプロセス) は、今後も Nvidia ハードウェアに大きく依存することになります。対照的に、推論はユーザーがプロンプトを送信するたびに発生し、ChatGPT のようなサービスを実行する継続的なコストの大部分を占めます。

OpenAIは発表の中で、Codexなどの製品を通じて推進してきた種類のエージェントワークロードであるリアルタイムコーディングモデルを実行する際のチップの運用コストが低いことを強調した。 TechCrunch は、同社のプラットフォームが毎日処理する膨大な量のリクエストを考慮すると、推論コストをわずかに削減するだけでも、同社の経済性を大幅に改善できる可能性があると報告しました。

Broadcom との設計提携は 2025 年 10 月に正式に発表されましたが、OpenAI のシリコンへの野望はずっと以前から噂されていました。ロイター通信、ブルームバーグ、CNBC、ウォール・ストリート・ジャーナルはいずれも独自に6月24日の発表を認め、この発表が業界の注目の広さを示した。

フルスタック ベット

OpenAI は、インフラストラクチャのあらゆる層を制御するためのより広範な戦略の一環としてハラペーニョを構築しました。同社は、「フロンティアモデルを開発したり、その上に製品を構築したりするだけではなく、その下にあるインフラストラクチャ（チップアーキテクチャ、カーネル、メモリシステム、ネットワーキング、スケジューリング、展開システム、製品エクスペリエンスなど）を設計している」と書いている。

OpenAIの社長グレッグ・ブロックマン氏は、ブロードコムとの提携が最初に明らかになった直後、社内ポッドキャストで同社の理論的根拠を説明した。 「私たちは仕事量を深く理解しています」とブロックマン氏は語った。 「私たちは、十分なサービスが提供されていない特定のワークロードを真剣に探しており、可能なことを加速できるものをどのように構築できるかを考えてきました。」

OpenAIはスタック全体で動作するため、モデルをより速く、より信頼性が高く、ユーザーにとってより手頃な価格にするという単一の目標に向かって各層を最適化できる、と同社は主張する。

カスタム シリコンで Google と Amazon に参加

OpenAI は、独自のアクセラレータを構築した最初の AI 企業ではありません。 Google は長い間、自社のモデルを提供するために Tensor Processing Unit (TPU) を設計してきましたが、Amazon は AWS の顧客向けに Trainium および Inferentia チップを開発しました。これらのいわゆる AI アクセラレータは、機械学習のワークロードを高速化するために特別にシリコン調整されており、OpenAI の規模で動作するハイパースケーラーにとって競争力のある必需品となっています。

動機は単純です。Nvidia の汎用 GPU は強力ですが高価であり、オペレーターを単一のサプライヤーに縛り付けるため、その価格と可用性が成長を制約する可能性があります。カスタム推論チップにより、OpenAI は収益にとって最も重要なワークロードのコスト、供給、パフォーマンスをより詳細に制御できるようになります。

Nvidia に残るもの

ハラペーニョを Nvidia からの完全な決別と捉えるのは間違いです。 AI パイプラインの中で最もパフォーマンスを重視するタスク、特にフロンティア モデルの事前トレーニングでは、依然として Nvidia の GPU が優れている生の汎用スループットが要求されており、OpenAI は依然として Nvidia の主要顧客です。ハラペーニョは代わりに、専用のチップが大幅な節約を実現できる、範囲は狭いものの膨大な推論のワークロードをターゲットにしています。

この狭い焦点も、このチップの信頼性を高めています。 OpenAI は、全面的に Nvidia に取って代わろうとするのではなく、自社のワークロードに関する深い知識が優位性をもたらすと信じている場合にのみ競争しています。これは、Google や Amazon が最初に専用のアクセラレータを構築したのと同じロジックです。

半導体情勢の変化

この発表は、AI 半導体の状況がより広範に再編される中で行われた。メモリチップ大手のSKハイニックスはAIメモリ需要の急増を利用するため、推定290億ドルの米国上場を申請しており、その一方でアマゾンからクアルコムまでの企業がカスタムシリコンの製造や買収を競っている。 OpenAI のチップ設計への参入により、Nvidia が独占してきた市場に資金豊富な競合他社が 1 つ追加されます。

今のところ、Jalapeño はテスト段階にあり、OpenAI は詳細なパフォーマンス ベンチマークや導入スケジュールを明らかにしていません。しかし、その兆候は明らかです。ChatGPT を構築した企業は、現在、ChatGPT を実行するハードウェアを構築するつもりであり、そのために数十億ドルを費やすつもりです。

Jalapeño が初期のワットあたりのパフォーマンスの約束を達成するかどうかによって、OpenAI がそのコストをどれだけ活用できるか、そして最終的に AI インフラストラクチャ市場のどれだけが単一の有力なチップメーカーから移行するかが決まります。

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