OpenAI и Broadcom представили Jalapeño — первый собственный ASIC-чип компании для ИИ-инференса

OpenAI представила Jalapeño — свой первый собственный ИИ-чип, разработанный совместно с американским производителем полупроводников Broadcom. Анонс знаменует самый значимый шаг компании в сторону технологической независимости с момента запуска ChatGPT в 2022 году.

Что такое Jalapeño и чем он отличается от GPU. OpenAI описывает Jalapeño как «процессор интеллекта» и говорит, что он приближает компанию к статусу full-stack ИИ-платформы — то есть к полному контролю над аппаратными и программными компонентами, которые нужны для создания и обслуживания моделей.

Jalapeño — не GPU. Это ASIC, application-specific integrated circuit, микросхема, заточенная под конкретный класс задач. GPU, который Nvidia сделала индустриальным стандартом, универсален — он хорошо справляется с широким спектром вычислений. ASIC жертвует универсальностью ради эффективности в одной задаче. В случае Jalapeño — это инференс: запуск уже обученных моделей для ответа на запросы пользователей, а не их обучение с нуля.

Собственный чип позволит OpenAI снизить стоимость продуктов и сократить время ожидания в периоды пиковой нагрузки. «Проектируя больше стека самостоятельно, мы можем обслуживать больше интеллекта с большей эффективностью», — заявил президент и сооснователь компании Грег Брокман.

Масштаб и сроки. По заявлению OpenAI, разработка Jalapeño заняла девять месяцев — «что, по нашим оценкам, является самым быстрым циклом разработки ASIC, когда-либо достигнутым в высокопроизводительных полупроводниках». Ускорению помогли собственные ИИ-системы OpenAI, которые проектировали чип вместе с инженерами.

Broadcom и OpenAI планируют вывести Jalapeño в полноценную производственную среду: CEO Broadcom Хок Тан заявил, что компании запускают датацентры гигаваттного масштаба совместно с Microsoft и другими партнерами уже в 2026 году.

Контекст: гонка за независимость от Nvidia. OpenAI сейчас покупает чипы преимущественно у Nvidia, а также работает с Amazon, AMD и Cerebras. Зависимость от единственного поставщика — стратегическая уязвимость: Nvidia контролирует ценообразование, приоритизацию заказов и сроки поставок. Собственный чип — способ выйти из этой зависимости.

OpenAI здесь не первопроходец: Google с 2016 года использует собственные TPU для обучения и инференса своих моделей, что дает компании значительное преимущество по себестоимости. Amazon и Microsoft тоже разрабатывают собственные ИИ-чипы. Теперь OpenAI закрывает этот ключевой пробел — и делает это в рекордные сроки.