OpenAI представила свій перший спеціально виготовлений процесор висновків, чіп під назвою Jalapeño, який був розроблений і виготовлений у співпраці з Broadcom. Це оголошення знаменує собою найважливіший крок виробника ChatGPT на шляху до володіння повним стеком апаратного забезпечення, що стоїть за його службами штучного інтелекту, і це посилює конкурентний тиск на Nvidia, чиї графічні процесори зараз забезпечують розгортання більшості великих мовних моделей.
Представлений 24 червня 2026 року процесор був розроблений спеціально для вимог систем виведення OpenAI — процесу запуску попередньо навчених моделей ШІ у відповідь на запити користувачів. Згідно з TechCrunch, який повідомив про запуск, компанія заявила, що її власні моделі ШІ навіть допомагали в розробці чіпа. Незважаючи на те, що Jalapeño все ще тестується, OpenAI стверджує, що перші результати показують значно кращу продуктивність на ват, ніж поточні найсучасніші альтернативи. For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.
Чіп, створений для висновків, а не для навчання
Різниця між навчанням і висновком є центральною для розуміння того, чому OpenAI створив Jalapeño. Навчання граничної моделі — багатомісячний інтенсивний процес навчання нейронної мережі з нуля — і надалі значною мірою покладається на апаратне забезпечення Nvidia. Висновок, навпаки, відбувається кожного разу, коли користувач надсилає підказку, і на нього припадає переважна більшість поточних витрат на роботу такого сервісу, як ChatGPT.
У своєму анонсі OpenAI підкреслив низьку експлуатаційну вартість чіпа під час роботи моделей кодування в реальному часі, типу агентних робочих навантажень, які він просуває через такі продукти, як Codex. TechCrunch повідомляє, що навіть невелике скорочення витрат на логічні висновки може суттєво покращити економіку компанії, враховуючи величезну кількість запитів, які щодня обробляють її платформи.
Про співпрацю з Broadcom у сфері дизайну було офіційно оголошено в жовтні 2025 року, хоча чутки про кремнієві амбіції OpenAI ходили набагато довше. Reuters, Bloomberg, CNBC і Wall Street Journal незалежно один від одного підтвердили відкриття 24 червня, сигналізуючи про широку увагу промисловості, яку викликав запуск.
Ставка на повний стек
OpenAI створив Jalapeño як частину ширшої стратегії контролю кожного рівня його інфраструктури. Компанія написала, що вона «не тільки розробляє передові моделі або будує продукти на їх основі; вона проектує інфраструктуру під ними: архітектуру чіпа, ядра, системи пам’яті, мережі, планування, системи розгортання та досвід роботи з продуктами».
Президент OpenAI Грег Брокман пояснив обґрунтування компанії у внутрішньому подкасті незабаром після того, як було вперше оприлюднено партнерство Broadcom. «Ми глибоко розуміємо навантаження», — сказав Брокман. «Ми дійсно шукали конкретні робочі навантаження, які недостатньо обслуговуються, [і запитували], як ми можемо створити щось, що зможе прискорити те, що можливо?»
Оскільки OpenAI працює по всьому стеку, стверджується, що кожен рівень можна оптимізувати для досягнення однієї мети: зробити його моделі швидшими, надійнішими та доступнішими для користувачів.
Приєднання до Google і Amazon у Custom Silicon
OpenAI – навряд чи перша компанія зі штучного інтелекту, яка створила власні прискорювачі. Google давно розробляє свої модулі обробки тензорів (TPU) для обслуговування своїх моделей, тоді як Amazon розробляє свої чіпи Trainium і Inferentia для клієнтів AWS. Ці так звані прискорювачі штучного інтелекту налаштовані спеціально для прискорення робочих навантажень машинного навчання, і вони стали конкурентною необхідністю для будь-якого гіперскейлера, що працює в масштабі OpenAI.
Мотивація проста: графічні процесори загального призначення від Nvidia є потужними, але дорогими, і вони прив’язують операторів до одного постачальника, ціни та доступність якого можуть стримувати зростання. Спеціальна мікросхема виводу дає OpenAI більше контролю над вартістю, постачанням і продуктивністю для робочих навантажень, які є найбільш важливими для кінцевого результату.
Що залишається на Nvidia
Було б помилкою читати Jalapeño як повний відрив від Nvidia. Найбільш інтенсивні завдання в конвеєрі штучного інтелекту — особливо попереднє навчання передових моделей — все ще вимагають необробленої пропускної здатності загального призначення, якою перевершують графічні процесори Nvidia, і OpenAI залишається основним клієнтом Nvidia. Натомість Jalapeño націлений на вужче, але величезне робоче навантаження висновків, де спеціально створений чіп може забезпечити величезну економію.
Ця вузька спрямованість також робить чіп надійним. Замість того, щоб намагатися повністю замінити Nvidia, OpenAI конкурує лише там, де вважає, що глибоке знання власних робочих навантажень дає йому перевагу — та сама логіка спонукала Google і Amazon створювати спеціалізовані прискорювачі.
Зміни в області напівпровідників
Запуск відбувається на тлі ширшої зміни ландшафту напівпровідників ШІ. Гігант чіпів пам’яті SK Hynix подав заявку на реєстрацію в США вартістю приблизно 29 мільярдів доларів США, щоб заробити на зростаючому попиті на пам’ять зі штучним інтелектом, у той час як компанії від Amazon до Qualcomm змагаються, щоб створити або придбати спеціальний кремній. Поява OpenAI у розробці мікросхем додає ще одного добре фінансованого конкурента на ринок, на якому домінує Nvidia.
Наразі Jalapeño залишається на стадії тестування, і OpenAI не розкриває детальних тестів продуктивності чи графіку розгортання. Але сигнал очевидний: компанія, яка створила ChatGPT, тепер має намір створити апаратне забезпечення, яке його запускає, і готова витратити на це мільярди.
Від того, чи виконає Jalapeño свої ранні обіцянки продуктивності на ват, залежатиме, наскільки OpenAI виграє від своїх витрат — і яка частина ринку інфраструктури штучного інтелекту зрештою відійде від одного домінуючого виробника мікросхем.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
