История
август 25, 2026
Пользовательский чип OpenAI Jalapeño бросает вызов Nvidia, но зависимость ещё не преодолена
OpenAI утверждает, что её первый специализированный чип для инференса обеспечивает серьёзный выигрыш в скорости и энергоэффективности. Однако Jalapeño не обучает модели, его развёртывание поначалу останется ограниченным, а Nvidia по‑прежнему будет центральной для вычислительных планов OpenAI.
Jalapeño от OpenAI — целенаправленная попытка ослабить хватку Nvidia на ИИ‑буме: чип, созданный для того, чтобы сделать ответы моделей быстрее и дешевле. Но многообещающий дебют в бенчмарках пока не означает провозглашения аппаратной независимости.
Впервые анонсированный в октябре прошлого года и разработанный совместно с Broadcom, Jalapeño был представлен во вторник на конференции Hot Chips как первый специализированный процессор OpenAI для инференса. Тесты на бенчмарке InferenceX от SemiAnalysis вывели его вперёд по пропускной способности на киловатт и по скорости отклика по сравнению с доступными системами, включая сравнение с Nvidia Blackwell. Руководитель аппаратного направления OpenAI Ричард Хо назвал результаты «очень, очень значительным шагом вперёд по производительности относительно передового уровня».1
По собственным данным OpenAI, картина ещё шире: на моделях GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 и Kimi K2.5 1T, по её словам, Jalapeño обеспечил в 1,5–1,9 раза больше работы на ватт на пиковой пропускной способности и в 1,7–3,6 раза меньшую сквозную задержку по сравнению с эталонными системами.2 Заявленное преимущество основано на адаптации чипа, памяти, сетевых компонентов и софта для сервинга под разные этапы инференса языковых моделей — prefill и decode, с уменьшением объёма перемещаемых данных и задержек.
Именно такой подход «полного стека» и является стратегическим призом. OpenAI говорит, что владение большей частью инфраструктуры даёт ей больший контроль над экономикой сервинга моделей, при этом сохраняя широкий пул поставщиков, куда входят Microsoft, Nvidia, AMD, AWS, Broadcom и другие.3 Иными словами, Jalapeño — это рычаг влияния, а не план полного отказа от текущих партнёров.
Ограничения при этом очевидны. Чип рассчитан на инференс, а не на обучение передовых моделей, поэтому OpenAI остаётся зависимой от Nvidia и других поставщиков в предстоящем масштабном наращивании вычислительных мощностей. «Нам понадобится очень много вычислительных ресурсов, — сказал Хо. — И Jalapeño — часть этого. Cerberus — часть этого. Nvidia — часть этого. AMD — часть этого».4
OpenAI говорит, что развёртывание начнётся в ограниченном виде, прежде чем масштабироваться в следующих поколениях. Решающий тест — выдержат ли эти лабораторные результаты производство в крупном масштабе, пока конкурентные чипы продолжают развиваться.