OpenAI zaprezentowało swój pierwszy niestandardowy procesor wnioskowania, chip o nazwie Jalapeño, który został zaprojektowany i wyprodukowany we współpracy z firmą Broadcom. Ogłoszenie to stanowi najważniejszy krok w dotychczasowej historii producenta ChatGPT w kierunku posiadania pełnego stosu sprzętowego stojącego za usługami AI i zwiększa presję konkurencyjną na firmę Nvidia, której procesory graficzne obsługują obecnie większość wdrożeń modeli dużych języków.
Zaprezentowany 24 czerwca 2026 r. procesor został zaprojektowany specjalnie pod kątem wymagań systemów wnioskowania OpenAI — procesu uruchamiania wstępnie wytrenowanych modeli sztucznej inteligencji w odpowiedzi na żądania użytkowników. Według serwisu TechCrunch, który poinformował o premierze, firma stwierdziła, że jej własne modele AI pomogły nawet w rozwoju chipa. Chociaż Jalapeño jest nadal testowany, OpenAI twierdzi, że wstępne wyniki pokazują znacznie lepszą wydajność na wat niż obecne, najnowocześniejsze alternatywy. Więcej kontekstu na ten temat znajdziesz w naszych wiadomości AI.
Chip stworzony do wnioskowania, a nie do treningu
Rozróżnienie między szkoleniem a wnioskowaniem ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia, dlaczego OpenAI stworzyło Jalapeño. Szkolenie modelu pionierskiego – trwający miesiące i wymagający dużej mocy obliczeniowej proces uczenia sieci neuronowej od podstaw – będzie w dalszym ciągu w dużym stopniu opierać się na sprzęcie Nvidia. Z kolei wnioskowanie ma miejsce za każdym razem, gdy użytkownik wysyła monit i odpowiada za zdecydowaną większość bieżących kosztów prowadzenia usługi takiej jak ChatGPT.
W swoim ogłoszeniu OpenAI podkreśliło niski koszt operacyjny chipa podczas uruchamiania modeli kodowania w czasie rzeczywistym, czyli rodzaj agentycznych obciążeń, jakie wykorzystuje w produktach takich jak Codex. TechCrunch podał, że nawet niewielkie obniżki kosztów wnioskowania mogą znacząco poprawić ekonomikę firmy, biorąc pod uwagę ogromną liczbę żądań obsługiwanych codziennie przez jej platformy.
Partnerstwo projektowe z Broadcom zostało oficjalnie ogłoszone w październiku 2025 r., chociaż plotki o ambicjach OpenAI dotyczących krzemu krążyły znacznie dłużej. Reuters, Bloomberg, CNBC i Wall Street Journal niezależnie potwierdziły publikację z 24 czerwca, sygnalizując duże zainteresowanie branży, jakie wywołała premiera.
Zakład na pełny stack
OpenAI w ramach Jalapeño w ramach szerszej strategii kontrolowania każdej warstwy infrastruktury. Firma napisała, że „nie tylko opracowuje pionierskie modele lub buduje na nich produkty, ale także projektuje infrastrukturę pod nimi: architekturę chipów, jądra, systemy pamięci, sieci, planowanie, systemy wdrażania i doświadczenie związane z produktami”.
Prezes OpenAI Greg Brockman wyjaśnił uzasadnienie firmy w wewnętrznym podkaście wkrótce po pierwszym ujawnieniu partnerstwa z Broadcomem. „Dogłębnie rozumiemy obciążenie pracą” – powiedział Brockman. „Naprawdę szukaliśmy konkretnych obciążeń, które są niewystarczająco obsługiwane, [i zadawaliśmy sobie pytanie], jak możemy zbudować coś, co będzie w stanie przyspieszyć to, co jest możliwe?”
Argumentuje, że ponieważ OpenAI działa na całym stosie, każdą warstwę można zoptymalizować pod kątem jednego celu: uczynienia jej modeli szybszymi, bardziej niezawodnymi i tańszymi dla użytkowników.
Dołącz do Google i Amazon w ramach niestandardowego krzemu
OpenAI nie jest pierwszą firmą zajmującą się sztuczną inteligencją, która buduje własne akceleratory. Google od dawna projektuje jednostki przetwarzające Tensor (TPU) do obsługi swoich modeli, podczas gdy Amazon opracowuje chipy Trainium i Inferentia dla klientów AWS. Te tak zwane akceleratory AI są krzemowo dostrojone specjalnie w celu przyspieszenia obciążeń związanych z uczeniem maszynowym i stały się konkurencyjną koniecznością dla każdego hiperskalera działającego w skali OpenAI.
Motywacja jest prosta: procesory graficzne ogólnego przeznaczenia firmy Nvidia są mocne, ale drogie i wiążą operatorów z jednym dostawcą, którego ceny i dostępność mogą ograniczać rozwój. Niestandardowy układ wnioskowania zapewnia OpenAI większą kontrolę nad kosztami, podażą i wydajnością w przypadku obciążeń, które mają największe znaczenie dla jego wyników finansowych.
Co pozostaje w Nvidii
Błędem byłoby odczytywanie Jalapeño jako całkowitego oderwania się od Nvidii. Najbardziej wymagające pod względem wydajności zadania w przygotowaniu AI — w szczególności wstępne uczenie nowych modeli — w dalszym ciągu wymagają takiej surowej przepustowości ogólnego przeznaczenia, jaką wyróżniają się procesory graficzne Nvidii, a OpenAI pozostaje głównym klientem Nvidii. Zamiast tego Jalapeño koncentruje się na węższym, ale ogromnym obciążeniu wnioskowaniem, w przypadku którego specjalnie zaprojektowany chip może zapewnić ogromne oszczędności.
To wąskie skupienie jest również tym, co czyni chip wiarygodnym. Zamiast próbować zastąpić Nvidię we wszystkich dziedzinach, OpenAI konkuruje tylko tam, gdzie wierzy, że głęboka wiedza na temat własnych obciążeń daje mu przewagę — ta sama logika, która przede wszystkim skłoniła Google i Amazon do budowy wyspecjalizowanych akceleratorów.
Zmiana w krajobrazie półprzewodników
Premiera następuje w ramach szerszych przetasowań w krajobrazie półprzewodników AI. Gigant chipów pamięci SK Hynix złożył wniosek o wpis na giełdę w USA o wartości szacowanej na 29 miliardów dolarów, aby wykorzystać rosnący popyt na pamięć AI, podczas gdy firmy od Amazon po Qualcomm ścigają się w budowaniu lub kupowaniu niestandardowych krzemów. Wejście OpenAI do projektowania chipów dodaje jeszcze jednego dobrze finansowanego konkurenta na rynku zdominowanym przez Nvidię.
Na razie Jalapeño pozostaje w fazie testów, a OpenAI nie ujawniło szczegółowych testów wydajności ani harmonogramu wdrożenia. Ale sygnał jest jasny: firma, która zbudowała ChatGPT, zamierza teraz zbudować sprzęt, który będzie go obsługiwał, i jest gotowa wydać na to miliardy.
To, czy Jalapeño spełni swoje wcześniejsze obietnice dotyczące wydajności na wat, zadecyduje o tym, jak duży wpływ OpenAI uzyska na swoje koszty oraz jaka część rynku infrastruktury AI ostatecznie odejdzie od jednego dominującego producenta chipów.
---
Bądź na Bieżąco z AINajnowsze wiadomości, analizy i przełomy w dziedzinie AI — wszystko w jednym miejscu.
Czytaj więcej wiadomości AI →
