OpenAI đã tiết lộ bộ xử lý suy luận được xây dựng tùy chỉnh đầu tiên của mình, một con chip có tên Jalapeño được thiết kế và sản xuất với sự hợp tác của Broadcom. Thông báo này đánh dấu bước quan trọng nhất của nhà sản xuất ChatGPT trong việc sở hữu toàn bộ phần cứng đằng sau các dịch vụ AI của mình và nó tăng cường áp lực cạnh tranh đối với Nvidia, công ty có GPU hiện cung cấp năng lượng cho hầu hết các hoạt động triển khai mô hình ngôn ngữ lớn.
Ra mắt vào ngày 24 tháng 6 năm 2026, bộ xử lý này được thiết kế đặc biệt để đáp ứng nhu cầu của hệ thống suy luận của OpenAI — quá trình chạy các mô hình AI được đào tạo trước để đáp ứng yêu cầu của người dùng. Theo TechCrunch, nơi đưa tin về sự ra mắt, công ty cho biết các mô hình AI của riêng họ thậm chí còn hỗ trợ quá trình phát triển chip. Trong khi Jalapeño vẫn đang được thử nghiệm, OpenAI tuyên bố kết quả ban đầu cho thấy hiệu suất trên mỗi watt tốt hơn đáng kể so với các giải pháp thay thế hiện đại nhất hiện nay. For more context on this story, see our ongoing AI news.
Một con chip được xây dựng để suy luận, không phải đào tạo
Sự khác biệt giữa đào tạo và suy luận là trọng tâm để hiểu lý do tại sao OpenAI xây dựng Jalapeño. Đào tạo một mô hình biên giới - quy trình dạy mạng thần kinh kéo dài hàng tháng, sử dụng nhiều tính toán từ đầu - sẽ tiếp tục phụ thuộc nhiều vào phần cứng Nvidia. Ngược lại, suy luận xảy ra mỗi khi người dùng gửi lời nhắc và nó chiếm phần lớn chi phí liên tục để vận hành một dịch vụ như ChatGPT.
Trong thông báo của mình, OpenAI nhấn mạnh chi phí vận hành thấp của chip khi chạy các mô hình mã hóa thời gian thực, loại khối lượng công việc tác nhân mà nó đã đẩy qua các sản phẩm như Codex. TechCrunch báo cáo rằng ngay cả việc giảm chi phí suy luận ở mức khiêm tốn cũng có thể cải thiện đáng kể tình hình kinh tế của công ty, do khối lượng yêu cầu khổng lồ mà nền tảng của nó xử lý hàng ngày.
Quan hệ đối tác thiết kế với Broadcom được chính thức công bố vào tháng 10 năm 2025, mặc dù tham vọng về silicon của OpenAI đã được đồn đại từ lâu. Reuters, Bloomberg, CNBC và Wall Street Journal đều xác nhận độc lập về buổi ra mắt vào ngày 24 tháng 6, báo hiệu mức độ chú ý của ngành đối với buổi ra mắt.
Cược toàn bộ
OpenAI đóng khung Jalapeño như một phần của chiến lược rộng lớn hơn nhằm kiểm soát mọi lớp cơ sở hạ tầng của nó. Công ty viết rằng họ "không chỉ phát triển các mô hình biên giới hoặc xây dựng các sản phẩm dựa trên chúng mà còn thiết kế cơ sở hạ tầng bên dưới chúng: kiến trúc chip, hạt nhân, hệ thống bộ nhớ, mạng, lập kế hoạch, hệ thống triển khai và trải nghiệm sản phẩm."
Chủ tịch OpenAI Greg Brockman đã giải thích lý do cơ bản của công ty trên một podcast nội bộ ngay sau khi mối quan hệ đối tác Broadcom lần đầu tiên được tiết lộ. Brockman nói: “Chúng tôi hiểu sâu sắc về khối lượng công việc. "Chúng tôi thực sự đang tìm kiếm khối lượng công việc cụ thể chưa được phục vụ đầy đủ, [và hỏi] làm cách nào chúng tôi có thể xây dựng thứ gì đó có thể tăng tốc những gì có thể?"
Bởi vì OpenAI hoạt động trên toàn bộ hệ thống nên mỗi lớp có thể được tối ưu hóa theo một mục tiêu duy nhất: làm cho các mô hình của nó nhanh hơn, đáng tin cậy hơn và giá cả phải chăng hơn cho người dùng.
Tham gia cùng Google và Amazon trong lĩnh vực Silicon tùy chỉnh
OpenAI hầu như không phải là công ty AI đầu tiên xây dựng máy gia tốc của riêng mình. Google từ lâu đã thiết kế Bộ xử lý Tensor (TPU) để phục vụ các mô hình của mình, trong khi Amazon đã phát triển chip Trainium và Inferentia cho khách hàng AWS. Những cái gọi là bộ tăng tốc AI này được điều chỉnh đặc biệt bằng silicon để tăng tốc khối lượng công việc học máy và chúng đã trở thành một nhu cầu cạnh tranh cần thiết cho bất kỳ bộ tăng tốc siêu quy mô nào hoạt động ở quy mô của OpenAI.
Động lực rất đơn giản: GPU đa năng của Nvidia mạnh mẽ nhưng đắt tiền và chúng ràng buộc các nhà khai thác với một nhà cung cấp duy nhất mà giá cả và tính khả dụng của họ có thể hạn chế sự tăng trưởng. Chip suy luận tùy chỉnh giúp OpenAI có nhiều quyền kiểm soát hơn về chi phí, nguồn cung và hiệu suất đối với khối lượng công việc quan trọng nhất đối với lợi nhuận của nó.
Những gì còn lại trên Nvidia
Sẽ là một sai lầm nếu coi Jalapeño là một sự tách biệt hoàn toàn với Nvidia. Các tác vụ đòi hỏi nhiều hiệu năng nhất trong quy trình AI — đặc biệt là đào tạo trước các mô hình biên giới — vẫn yêu cầu loại thông lượng thô, dành cho mục đích chung mà GPU của Nvidia vượt trội và OpenAI vẫn là khách hàng lớn của Nvidia. Thay vào đó, Jalapeño nhắm đến khối lượng công việc suy luận hẹp hơn nhưng khổng lồ, trong đó một con chip được chế tạo có mục đích có thể mang lại khoản tiết kiệm khổng lồ.
Sự tập trung hẹp đó cũng là điều khiến con chip trở nên đáng tin cậy. Thay vì cố gắng thay thế Nvidia trên diện rộng, OpenAI chỉ cạnh tranh ở nơi họ tin rằng kiến thức sâu sắc về khối lượng công việc của chính mình mang lại lợi thế cho họ - logic tương tự đã thúc đẩy Google và Amazon xây dựng các máy gia tốc chuyên dụng ngay từ đầu.
Sự thay đổi trong bối cảnh chất bán dẫn
Sự ra mắt diễn ra trong bối cảnh bối cảnh bán dẫn AI đang có sự thay đổi rộng rãi hơn. Gã khổng lồ chip nhớ SK Hynix đã nộp đơn xin niêm yết trị giá khoảng 29 tỷ USD tại Mỹ để tận dụng nhu cầu ngày càng tăng về bộ nhớ AI, trong khi các công ty từ Amazon đến Qualcomm đang chạy đua để chế tạo hoặc mua silicon tùy chỉnh. Việc OpenAI tham gia vào lĩnh vực thiết kế chip sẽ bổ sung thêm một đối thủ cạnh tranh được tài trợ tốt vào thị trường mà Nvidia đã thống trị.
Hiện tại, Jalapeño vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm và OpenAI chưa tiết lộ điểm chuẩn hiệu suất chi tiết hoặc mốc thời gian triển khai. Nhưng tín hiệu đã rõ ràng: công ty xây dựng ChatGPT hiện có ý định xây dựng phần cứng chạy nó và sẵn sàng chi hàng tỷ USD để làm điều đó.
Liệu Jalapeño có thực hiện được những hứa hẹn về hiệu suất trên mỗi watt ban đầu hay không sẽ quyết định mức độ đòn bẩy mà OpenAI đạt được so với chi phí của nó – và cuối cùng thị trường cơ sở hạ tầng AI sẽ chuyển hướng khỏi một nhà sản xuất chip thống trị như thế nào.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
