Чип Jalapeño от OpenAI: выход из ситуации с Nvidia

      OpenAI только что представила Jalapeño, свой первый собственный AI-чип, созданный с помощью Broadcom. Он предназначен для вывода, а не для обучения. И это самый ясный знак на сегодняшний день о том, что компания, наиболее зависимая от Nvidia, хочет найти выход.

      Теперь у OpenAI есть чип. В среду она представила Jalapeño, первый кусок кремния, который она разработала сама. Это четкий ответ на вопрос, который мучает компанию на протяжении многих лет. Что произойдет, когда крупнейший в мире покупатель вычислительных мощностей AI решит, что больше не хочет арендовать их у Nvidia?

      Чип был создан с помощью Broadcom, впервые сообщила Axios. OpenAI выполнила основное проектирование. Broadcom предоставила знания в области подключения и сетевых технологий, а также свой кремний для коммутаторов Tomahawk. Третий партнер, Celestica, занимался платами и стойками.

      OpenAI уже запускает первые образцы в своих лабораториях. Там они отвечают на запросы Codex и выполняют рабочие нагрузки для модели, которую она называет GPT-5.3-Codex-Spark.

      OpenAI не пытается заменить Nvidia за одну ночь. Она пытается прекратить быть зависимым клиентом. Это и есть настоящая история.

      Что такое Jalapeño на самом деле

      Jalapeño создан для вывода: повседневной работы по ответам на запросы пользователей. Он не предназначен для обучения новых моделей. OpenAI называет его «Интеллектуальным процессором». Она подчеркивает, что это проект с чистого листа, а не универсальный ускоритель, подогнанный под задачу. Основной акцент сделан на эффективности.

      Ранние испытания, по словам компании, показывают производительность на ватт «существенно лучше, чем у современных технологий». Тепловое поведение также оказалось лучше ожидаемого.

      Это собственные данные OpenAI, и полный технический отчет еще за несколько месяцев. На данный момент стоит обратить внимание на узкое, но реальное утверждение. Чип, настроенный на одну задачу, может обойти гибкий чип в этой задаче. Вывод — это место, где AI встречается с реальными пользователями. Поэтому даже небольшие улучшения в стоимости и скорости быстро накапливаются на сотнях миллионов ежедневных запросов.

      План состоит в том, чтобы запустить Jalapeño в работу позже в этом году. Broadcom ожидает, что первые чипы будут использоваться в коммерческих целях в Microsoft и других партнерах к концу 2026 года, хотя OpenAI утверждает, что реальный объем поступит в следующем году. Долгосрочная цель еще больше. OpenAI хочет, чтобы ее собственные чипы обеспечивали 10 гигаватт вычислительных мощностей к 2029 году, что примерно соответствует выходу десяти ядерных реакторов.

      Девятимесячный спринт, частично разработанный AI

      График — это гибкость. OpenAI и Broadcom утверждают, что они перевели Jalapeño от первого проектирования до производства за девять месяцев, что, по их мнению, является самым быстрым таким циклом для продвинутого высокопроизводительного чипа. Tape-out на этом уровне обычно занимает гораздо больше времени.

      Часть того, как они это сделали, имеет интересный поворот. OpenAI использовала свои собственные модели, чтобы ускорить некоторые части проектирования чипа.

      Те же системы, через которые люди задают вопросы в ChatGPT, помогли создать аппаратное обеспечение, которое вскоре будет их запускать. Если AI действительно может помочь инженерам быстрее разрабатывать лучшие чипы, это снижает стоимость вычислений для всех, что именно то, о чем OpenAI любит говорить как о самоподдерживающемся цикле. Это также помогает объяснить недавнюю спешку стартапов, использующих AI для проектирования чипов.

      Зачем вообще создавать свой собственный чип

      Мотив — это контроль, а не только стоимость. «Это дает OpenAI полный контроль над стеком», — сказал Ричард Хо, который возглавляет аппаратную программу компании. Теперь OpenAI проектирует модель, программное обеспечение, системы обслуживания и, все чаще, чипы. Владение каждым уровнем позволяет настраивать всю систему на одну цель: более дешевый и быстрый интеллект.

      Генеральный директор Broadcom Хок Тан выразил это более прямо. «В конце концов, вы не можете и не должны полагаться на какой-то другой сторонний GPU, чтобы сделать это за вас, потому что это такая ключевая часть», — сказал он. Не слишком тонкая цель — Nvidia, чипы которой обеспечили почти все обучение и вывод OpenAI на сегодняшний день, и экосистема которой именно то, что крупные клиенты сейчас хотят ослабить.

      OpenAI присоединяется к переполненному клубу

      OpenAI опоздала на вечеринку, которую ее крупнейшие конкуренты устроили много лет назад. У Google есть свои TPU, у Amazon — линии Trainium и Graviton, а у Microsoft — ускорители Maia. Каждый из них сочетает собственный кремний с чипами Nvidia, а не заменяет их полностью. Anthropic также исследует свои собственные чипы.

      Логика общая для всех них: на этом уровне проектирование собственного кремния дешевле, чем навсегда платить маржи Nvidia.

      Одно имя продолжает повторяться на другой стороне этих сделок. Broadcom теперь стоит за значительной долей пользовательских ускорителей в отрасли, от Google до Jalapeño, и недавно заключила огромный контракт на вычисления с Anthropic и Google.

      Компания тихо стала королем в борьбе за чипы после Nvidia, обеспечивая подключение и производственные мощности, которых не хватает AI-лабораториям.

      OpenAI уже начала диверсифицировать свои ставки. Кроме Nvidia, она недавно начала использовать чипы Cerebras для вывода, что является частью более широкого вызова Nvidia в области вывода, где конкуренты видят лучший шанс разорвать хватку. Jalapeño превращает это разнообразие в то, что OpenAI полностью контролирует.

      Случай для осторожности

      Первый чип — это не завершенная стратегия. Jalapeño обрабатывает вывод, а не обучение, и обучение — это то, где лидерство Nvidia труднее всего оспорить. OpenAI признает, что Nvidia остается ключевым партнером в этой области. Так что это диверсификация на краях, а не развод.

      Утверждения о производительности также основаны на ранних испытаниях OpenAI, подробный отчет еще впереди. Бенчмарки поставщиков при запуске заслуживают поднятой брови, пока не появятся независимые данные. Создание чипов — это медленная, требующая капитала и беспощадная работа, и девятимесячный tape-out — это далеко от надежного производства на уровне гигаватт.

      Ничто из этого не делает шаг неправильным. Это делает его первым шагом.

      Открытый вопрос заключается в том, сможет ли OpenAI действительно выбраться из-под Nvidia, или владение частью собственного кремния просто даст ей рычаги на переговорах. В любом случае, компания, которая покупает больше вычислительных мощностей AI, чем почти кто-либо другой, решила, что предпочитает производить часть из них.

      Остальная часть отрасли будет следить за тем, как хорошо Jalapeño справляется с реальной нагрузкой.