OpenAI представило свій перший AI-чіп Jalapeño, продуктивність якого порівнянна з Blackwell від Nvidia.

OpenAI 6 червня офіційно представила свій перший власноруч розроблений AI-чіп Jalapeño, створений спільно з Broadcom. Він позиціонується як процесор для виведення (inference), оптимізований для великих мовних моделей (LLM). Виготовленням займається TSMC, а канадський виробник електроніки Celestica відповідає за збірку серверних систем. Генеральний директор Broadcom Хок Тан заявив, що продуктивність Jalapeño може зрівнятися з NVIDIA Blackwell.

Технічні характеристики Jalapeño: 9 місяців до tape-out, оптимізація для виведення та ранні тестові дані

Згідно з офіційною статтею OpenAI, Jalapeño — це процесор, спеціально розроблений для потреб виведення, а не для тренування. Від початку проєктування до виробничого запуску (tape-out) минуло лише 9 місяців, що стало можливим завдяки використанню OpenAI власних AI-моделей для оптимізації дизайну чіпа.

Керівник апаратного забезпечення OpenAI Річард Хо зазначив, що чіп ефективно виконує ключові робочі навантаження; ранні офіційні тести показали значну перевагу в енергоефективності порівняно з аналогами на ринку. Генеральний директор Broadcom Хок Тан підтвердив, що продуктивність відповідає рівню NVIDIA Blackwell і Google TPU.

Заява генерального директора Broadcom Хока Тана про продуктивність та виклики з прибутковістю HBM

Хок Тан уже передав Сему Альтману фізичні зразки Jalapeño; водночас він визнав, що через великий обсяг високошвидкісної пам'яті (HBM), необхідної для AI-чіпів, маржа прибутку на замовні чіпи наразі нижча, ніж на такі продукти, як мережеві комутатори. HBM в основному постачають SK Hynix і Samsung Electronics.

Він також зазначив, що попит клієнтів на обчислювальну потужність різко зростає і, за прогнозами, триватиме до 2028 року. Президент OpenAI Грег Брокман повідомив CNBC, що AI-моделі вражаюче прискорили розробку чіпів, і компанія має надзвичайно високі потреби в обчислювальній потужності.

Стратегія диверсифікації обчислювальної потужності OpenAI: співпраця з Broadcom, AWS Trainium, AMD, Cerebras

Jalapeño є частиною стратегії диверсифікації обчислювальної потужності OpenAI. Аналітик Ben Barringer, керівник досліджень технологій у Quilter Cheviot, відзначив, що технологічні гіганти активно диверсифікують джерела чіпів, щоб уникнути залежності від одного постачальника. Крім співпраці з Broadcom, OpenAI також уклала угоду з AWS про використання чіпів Trainium та налагодила партнерство з AMD і Cerebras, яка вийшла на біржу у травні 2026 року.

Раніше OpenAI і Broadcom оголосили про плани в найближчі кілька років спільно з Microsoft та іншими партнерами розгорнути дата-центри потужністю до 10 ГВт. Презентація власного чіпа припадає на ключовий етап підготовки OpenAI до IPO; ринкові очікування оцінюють компанію в 1 трильйон доларів. Власний чіп допоможе створити технологічну перевагу Full-Stack, знизити вартість послуг та підтримати вищу оцінку.

Поширені запитання

Яке походження та значення назви Jalapeño?

Jalapeño — це мексиканський перець із сильним гострим смаком. Технологічне видання Engadget назвало це «гарячим стартом» OpenAI у сфері чіпів; BusinessKorea зазначає, що така назва також свідчить про пряме спрямування OpenAI на ринок AI-обчислювальної інфраструктури, який зараз монополізований NVIDIA. У напівпровідниковій та програмній індустрії команди розробників зазвичай використовують назви їжі, рослин або місцевостей як кодові імена. Команда OpenAI використовувала цю назву протягом 9 місяців секретної розробки і зберегла її при запуску.

Jalapeño — це чіп для виведення чи тренування, і в чому різниця?

Згідно з повідомленнями, Jalapeño — це процесор для виведення, оптимізований для потреб виведення (inference) великих мовних моделей, а не для тренування (training). Виведення — це процес генерації відповідей AI-моделлю в реальному використанні, що вимагає вищої енергоефективності та меншої затримки; тренування потребує надзвичайно високої обчислювальної щільності. Ранні тести Jalapeño показали значну перевагу в енергоефективності порівняно з аналогічними продуктами для виведення.

Як впливає розробка власного чіпа OpenAI на NVIDIA?

За оцінкою аналітика Ben Barringer, технологічні гіганти (включно з OpenAI) активно диверсифікують джерела чіпів, щоб уникнути залежності від одного постачальника. Запуск Jalapeño дозволяє OpenAI зменшити залежність від GPU NVIDIA, створюючи більш гнучкий набір обчислювальних ресурсів разом із AWS Trainium, AMD та Cerebras. Однак наразі масштаб і зрілість Jalapeño перебувають на стадії початкового розгортання, тому в короткостроковій перспективі він не зможе повністю замінити ринкову позицію NVIDIA.