OpenAI направи значителна крачка в стратегията си за технологична независимост с представянето на първите резултати от своя персонализиран процесор за изкуствен интелект, наречен Jalapeño. Разработен в сътрудничество с Broadcom, този чип, фокусиран върху инференциалния извод, превъзхожда ускорителите Nvidia GB200 и GB300 по два ключови показателя: процесорна мощност на ват и скорост на реакция. Данните, публикувани на конференцията Hot Chips и докладвани от издания като Bloomberg и The Verge, позиционират OpenAI по безпрецедентен начин в надпреварата за хардуер с изкуствен интелект.
Това не е малко съобщение. Досега OpenAI разчиташе почти изцяло на процесори на Nvidia, за да управлява своите модели, както във фазите на обучение, така и на извод – тоест, когато системата отговаря на потребителски заявки. С Jalapeño компанията се стреми да намали оперативните си разходи и да получи контрол над инфраструктурата си, макар и без напълно да се отказва от Nvidia. Според Ричард Хо, ръководител на хардуера в OpenAI, чипът предлага това, което той нарича „най-доброто от двата свята“: висок капацитет за едновременно обслужване на много клиенти и ниска латентност за интерактивни приложения.
Какво е халапеньо и как действа?
Jalapeño е интегрална схема, специфична за приложението (ASIC), проектирана от самото начало за една-единствена задача: изпълнение на предварително обучени езикови модели. За разлика от графичните процесори на Nvidia, които са процесори с общо предназначение, този чип е оптимизиран за фазата на извод, където системата обработва заявка и генерира отговор. Той не е предназначен за обучителни модели, задача, която остава в домейна на графичните процесори на Nvidia и която OpenAI ще продължи да използва за тази цел.
Дизайнът на чипа се фокусира върху намаляване на пречките, които обикновено възникват по време на извод, като например движението на данни между паметта и изчислителните устройства. Според компанията, Jalapeño интегрира голяма изчислителна секция заедно с шест блока памет с висока пропускателна способност (HBM), което позволява данните да се съхраняват локално и да се избягват ненужни трансфери. Освен това, чипът може да активира подходящата комбинация от ресурси за всяка фаза на обработка, подобрявайки както производителността на изкуствения интелект, така и енергийната ефективност.
Резултати от бенчмарк тестове срещу Nvidia
Тестовете бяха проведени с помощта на публичната платформа InferenceX на SemiAnalysis, която измерва производителността на AI системите в реални условия. OpenAI сравни Jalapeño с най-добрите резултати, постигнати от суперчиповете Nvidia GB200 и GB300, които бяха наличните бенчмаркове по време на тестването. Резултатите показаха, че Jalapeño постига между 1,5 и 1,9 пъти повече AI работа на ват и латентност от край до край между 1,7 и 3,6 пъти по-ниска. Моделите, използвани в тестовия пакет, бяха GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 и Kimi K3 , комбинация от модели с отворено тегло до гранични модели.
Тези числа са особено актуални, тъй като енергийната ефективност се е превърнала в едно от основните предизвикателства пред индустрията. Центровете за данни с изкуствен интелект консумират огромни количества електроенергия, а намаляването на потреблението на единица работа може да доведе до значителни икономии. Според Ричард Хо, Jalapeño работи с около 700 вата, сравнително ниска цифра за ускорител на инференциален извод, и би могъл да намали оперативните разходи с около 50% в сравнение с конвенционалните графични процесори, според главния изпълнителен директор на Broadcom, Хок Тан.
Сътрудничество с Broadcom и пътна карта
Разработката на Jalapeño е резултат от стратегически съюз между OpenAI и Broadcom, обявен през октомври 2025 г. Broadcom допринася със своя опит в проектирането, изграждането на мрежи и производството на силициеви чипове, докато OpenAI използва свои собствени модели на изкуствен интелект, за да ускори процеса на проектиране. Чипът премина от първоначалния дизайн до монтажа на лента, последния етап преди производството, само за девет месеца – рекордно време за усъвършенстван полупроводник.
OpenAI вече работи върху второ поколение на процесора и разработва трето. Компанията планира да внедри първите системи с Jalapeño в много малки обеми до края на 2026 г. и значително да разшири употребата му през 2027 г. Според Bloomberg, внедряването ще се осъществи в центрове за данни на Microsoft и други партньори, а мащабът се очаква да достигне 10 гигавата изчислителна мощност до 2029 г. Представените резултати обаче са предварителни и все още не са валидирани в мащабна производствена среда.
Последици за пазара и потребителите
Пристигането на Jalapeño не означава, че OpenAI изоставя Nvidia. Компанията настоява, че Nvidia остава ключов партньор, особено за обучение на модели, и че търсенето на изчислителна мощност е толкова високо, че се нуждае от множество доставчици. Всъщност OpenAI работи и с AMD и Cerebras, а стратегията ѝ включва изграждане на хетерогенна инфраструктура, където всяко работно натоварване е разпределено към най-ефективния хардуер.
За потребителите и разработчиците тази новина има директни последици. Ако Jalapeño изпълни обещанията си, цената на токен за инференция може да спадне между 30% и 50% през следващите 18 месеца, което ще позволи на стартиращи компании и компании да предлагат по-достъпни услуги с изкуствен интелект с по-ниска латентност. Освен това конкуренцията на пазара на чипове с изкуствен интелект се засилва, което може да доведе до по-добри цени и повече опции за крайните потребители.
Накрая, заслужава да се отбележи, че тестовете не включват сравнение с новата архитектура Vera Rubin на Nvidia, чиито доставки започнаха съвсем наскоро. Следователно, предимството на Jalapeño може да намалее, когато Nvidia пусне следващото си поколение. Въпреки това, напредъкът на OpenAI показва, че индустрията с изкуствен интелект навлиза в нова фаза, където персонализираният хардуер ще играе все по-важна роля. Надпреварата за ефективност и скорост едва сега е започнала.
