OpenAI решила проверить, сможет ли собственное железо потеснить решения NVIDIA. Компания впервые показала результаты Jalapeño — своего inference-чипа, который в тестах обошёл системы на базе GB200 и GB300 по нескольким важным показателям.
Испытания проводили на GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B и Kimi K2.5 1T. По данным OpenAI, Jalapeño выполнял в 1,5-1,9 раза больше работы на ватт, снижал сквозную задержку в 1,7-3,6 раза, а в интерактивных сценариях был быстрее в 2,1-4,1 раза.
На GPT-OSS 120B чип достигал 1459 токенов в секунду на пользователя, на DeepSeek R1 — 700 токенов. При TDP 700 Вт фактическое устойчивое потребление в тестах не превышало 550 Вт.
Секрет, по версии OpenAI, не только в самом процессоре. Компания одновременно проектировала вычисления, память, сеть и программное обеспечение, чтобы сократить передачу данных и задержки.
ИИ использовали и при разработке самого Jalapeño. По данным компании, от начала проектирования до tapeout удалось дойти за девять месяцев, а три новые модели адаптировали к чипу за два месяца с помощью Codex и GPT-Astra.
OpenAI собирается начать развёртывание Jalapeño до конца 2026 года. Gen 2 уже разрабатывается, а Gen 3 формируется.
При этом NVIDIA никуда не исчезнет: OpenAI продолжит использовать её ускорители и решения других партнёров. Но если показатели сохранятся в реальной эксплуатации, собственные чипы дадут компании больше контроля над скоростью и стоимостью ИИ-инфраструктуры, а рынку — ещё одного серьёзного конкурента NVIDIA.
