OpenAI opublikowało pierwsze wyniki testów porównawczych dla Jalapeño, swojego niestandardowego układu wnioskowania, a liczby są uderzające: w teście porównawczym InferenceX firmy SemiAnalytic nowy krzem zarejestrował zarówno więcej tokenów na użytkownika, jak i większą przepustowość na kilowat niż obecnie dostępne, najnowocześniejsze procesory wnioskowania – porównanie obejmujące systemy Blackwell firmy Nvidia. Wyniki zaprezentowano we wtorek na konferencji Hot Chips w Palo Alto, wraz ze szczegółowym opisem technicznym budowy chipa. Dla czytelników śledzących wyścig obliczeniowy, który leży u podstaw każdego wydania modelu sztucznej inteligencji, jest to jeden z najważniejszych punktów danych sprzętu w roku.

„Konkluzja jest taka, że ​​wyniki pokazują bardzo, bardzo znaczący postęp w wydajności w stosunku do stanu techniki” – powiedział Richard Ho, szef sprzętu OpenAI, w rozmowie prasowej zgłoszonej przez TechCrunch. „Jalapeño może obsłużyć więcej pracy AI na jednostkę mocy, jednocześnie szybciej zwracając odpowiedzi. Obsługa wielu klientów jest bardzo wydajna, ale może również powodować bardzo małe opóźnienia”.

Chip zbudowany dla pełnego potoku wnioskowania

Jalapeño został zaprezentowany w czerwcu 2026 r. jako pierwszy niestandardowy krzem OpenAI, opracowany w ścisłej współpracy z firmą Broadcom, przy czym własne modele sztucznej inteligencji OpenAI pomagają w procesie rozwoju chipa. Samo partnerstwo sięga października 2025 r., kiedy OpenAI wspólnie z gigantem sieciowym opracowało plany wielopokoleniowego, niestandardowego programu akceleracyjnego.

Według OpenAI tym, co odróżnia Jalapeño od procesora graficznego ogólnego przeznaczenia, jest to, że został zaprojektowany w połączeniu z modelami, które będzie obsługiwał. Ponieważ firma kontroluje cały stos – produkty AI, modele, chipy i pamięć – jej inżynierowie byli w stanie zaatakować określone fazy procesu wnioskowania, które często powodują tarcia.

W szczególności Jalapeño zaprojektowano tak, aby minimalizować opóźnienia na etapach wstępnego wypełniania i komunikacji, które według OpenAI często stanowią wąskie gardła podczas obsługi dużych modeli językowych na dużą skalę.

„Zaprojektowaliśmy Jalapeño tak, aby zminimalizować opóźnienia w przesyłaniu danych i komunikacji” – napisała firma w poście na blogu przedstawiającym wyniki. „Oznacza to, że stan modelu, w tym pamięć podręczną KV używaną podczas generowania odpowiedzi, można jawnie umieścić i przechowywać lokalnie, podczas gdy system aktywuje odpowiednią kombinację mocy obliczeniowej, pamięci i sieci dla każdej fazy wnioskowania”.

Ten ostatni punkt ma znaczenie dla każdego, kto obsługuje produkcyjne obciążenia AI. Pamięć podręczna KV — skumulowany kontekst utrzymywany przez model podczas generowania odpowiedzi — jest jednym z największych problemów związanych z pamięcią i przepustowością współczesnego wnioskowania. Utrzymywanie go lokalnie i jawne zarządzanie zamiast mieszania go w klastrze to klasyczny sposób na odzyskanie opóźnień i mocy.

Lepsze niż Blackwell — na razie

Główne porównanie dotyczy systemu Nvidia Blackwell, będącego obecnie koniem pociągowym w zakresie wnioskowania pionierskiej sztucznej inteligencji. Niezależna analiza opublikowana tego samego dnia przez SemiAnalytics, zatytułowana „OpenAI Jalapeño: Better than Nvidia Blackwell”, doprowadziła do podobnego wniosku na temat wczesnych wyników chipa, a historia szybko stała się jednym z najczęściej dyskutowanych artykułów w Hacker News.

Jednak zarówno menedżerowie, jak i analitycy OpenAI zalecają ostrożność. Ho oszacował, że Jalapeño zostanie wdrożone pod koniec 2026 r. „w bardzo małych ilościach”, a większe wdrożenie nastąpi w 2027 r. Zanim Jalapeño osiągnie pełną skalę, konkurencja może znacznie wzrosnąć — plan działania Nvidii nadal się zmienia, a inne hiperskalowarki, w tym Google, Amazon i Microsoft, promują własne, niestandardowe układy krzemowe.

Jak zauważył TechCrunch, testy porównawcze mierzone w oparciu o dzisiejszy stan wiedzy to migawka, a nie gwarancja. Układ, który w 2026 r. zwycięży pod względem wydajności, musi nadal wygrywać z produktami Nvidii i jej rywali, które wypuszczą w przyszłym roku.

Dlaczego OpenAI buduje własny krzem

Logika strategiczna jest prosta: wnioskowanie jest największym powtarzalnym kosztem OpenAI. Każde zapytanie ChatGPT, każde wywołanie API i każde zadanie agenta zużywa moc obliczeniową, a wynajmowanie tej mocy obliczeniowej od Nvidii po cenach rynkowych zmniejsza marże w miarę skali wykorzystania. Niestandardowy chip dostrojony do własnych modeli OpenAI — zaprojektowany wspólnie z Broadcom i ukształtowany na podstawie samych modeli OpenAI — umożliwia firmie obsługę większej liczby użytkowników w przeliczeniu na wat i dolara.

Jalapeño planowane jest również jako platforma wielopokoleniowa, a nie jednorazowa część. OpenAI oświadczyło, że zamierza wspólnie opracowywać produkty, modele, chipy i pamięć AI, tak aby każda generacja krzemu była optymalizowana pod kątem modeli, na których będzie działać. Jeśli wyniki pierwszej generacji utrzymają się w produkcji, Jalapeño stanie się szablonem dla wszystkiego, co nastąpi później.

Stawka wykracza poza OpenAI. Dominacja Nvidii w zakresie akceleratorów AI od trzech lat stanowi najwęższe wąskie gardło w branży, a każda wiarygodna alternatywa – czy to ze strony zespołu TPU Google, Amazona, czy teraz OpenAI – zmienia krajobraz negocjacyjny dla wszystkich osób budujących infrastrukturę AI. Sama Nvidia podobno ostrzega klientów przed podwyżkami cen serwerów AI o 15 lub więcej procent w związku ze wzrostem kosztów pamięci, co tylko zwiększa atrakcyjność własnych alternatyw.

Co będzie dalej

Na razie Jalapeño pozostaje częścią przedprodukcyjną z obiecującymi numerami publikacji. Prawdziwy test nadejdzie pod koniec 2026 r., kiedy zostaną wdrożone pierwsze małe wolumeny, a zwłaszcza w 2027 r., kiedy OpenAI oczekuje znaczącej skali. Kluczowe pytania pozostają bez odpowiedzi: rzeczywista niezawodność w skali centrum danych, całkowity koszt posiadania w porównaniu z wynajmowaną pojemnością Blackwell oraz to, czy przewaga wydajności przetrwa w porównaniu z następną generacją Nvidii.

Mimo to pierwsze testy porównawcze stanowią kamień milowy: po raz pierwszy jedno z dużych laboratoriów zajmujących się sztuczną inteligencją publicznie zademonstrowało niestandardowy układ wnioskowania, który wydaje się przewyższać najlepszą wydajność dotychczasowego producenta. Dla branży, która traktowała dostawy Nvidii jako strategiczne koło ratunkowe, jest to prawdziwy punkt zwrotny.

---

Wyprzedź sztuczną inteligencję

Otrzymuj najnowsze wiadomości, analizy i przełomowe informacje dotyczące sztucznej inteligencji — wszystko w jednym miejscu.

Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →