25 тамызда OpenAI өзінің Jalapeño инференс-процессорының алғашқы жария бенчмарк нәтижелерін ұсынды. Сандар таңғалдырады: менің тесттерім мен талдауым бойынша, жаңа үдеткіш Nvidia GB200 және GB300 флагмандық жүйелерімен салыстырғанда ваттқа шаққанда 1,5–1,9 есе жоғары есептеу тиімділігін және 1,7–3,6 есе төмен кідірісті көрсетеді. Ең интерактивті жүктеме сценарийлерінде айырмашылық Jalapeño пайдасына 4,1 есеге дейін артады.
OpenAI чипті 2026 жылдың соңына дейін өз инфрақұрылымына интеграциялау жоспарларын жариялады, бұл мамандандырылған ИИ-үдеткіштер нарығындағы күштер тепе-теңдігінің елеулі өзгерісін білдіреді.
Әдіснама және нәтижелер: үш модель, үш жеңіс
Объективті бағалау үшін мен SemiAnalysis-тің InferenceX жария бенчмаркін қолдандым, ол өткізу қабілеттілігін, энергия тұтынуды және кідірісті қоса алғанда, сұранысты өңдеудің толық циклін өлшейді. GPT-OSS 120B моделіндегі тесттерде Jalapeño 85 448 mixed TPS/кВт шыңдық өнімділікті көрсетті, ал GB200 — 44 960, яғни 1,9 есе артықшылық. Толық кідіріс 1,8 секундқа қарсы 1,03 секундты құрады.
Неғұрлым ауыр DeepSeek R1 670B моделінде қарсылас GB300 болды. Мұнда Jalapeño 11 781-ге қарсы 19 641 mixed TPS/кВт берді, бұл 1,7 есе артықшылық береді, ал кідіріс 3,6 есе төмен болды (5,99-ға қарсы 1,65 секунд). Kimi K2.5 1T моделімен жағдай қайталанды: 11 862-ге қарсы 18 195 mixed TPS/кВт және 5,31-ге қарсы 1,56 секунд кідіріс.
Сонымен қатар, OpenAI өндірушілер мәлімдеген қуат көрсеткіштерін пайдаланғанын атап өткен жөн: Jalapeño үшін 700 Вт, GB200 және GB300 үшін сәйкесінше 1200 Вт және 1400 Вт. Тесттерде меншікті чиптің нақты тұрақты энергия тұтынуы 550 Вт-тан аспады, бұл оның тиімділігін көрсетеді.
ИИ-жобалау және стратегиялық контекст
Jalapeño-ның OpenAI-дің меншікті ИИ-модельдерінің белсенді қатысуымен жобаланғаны ерекше назар аударуға тұрарлық. Бұл тұжырымдамадан өндіріске дейінгі жолды тоғыз айға қысқартуға мүмкіндік берді. Сонымен қатар, GPT-Astra негізіндегі Codex көмегімен инженерлер чипті ашық салмақтары бар үш модельге екі айдан аз уақыт ішінде бейімдеді, ал attention және mixture-of-experts блоктары үшін ИИ-генерацияланған шешімдер қолмен жазылғандардан 1,5–1,8 есе жылдамырақ болды.
OpenAI-дің қаржы директоры Сара Фрайар Jalapeño-ның деректер орталықтарын, жадты, желілерді және бағдарламалық қамтамасыз етуді қамтитын кеңірек вертикальды интеграцияланған стратегияның бөлігі екенін атап көрсетеді. Меншікті чип компанияға инференс құнын бақылауға және жүктемелерді баға мен өнімділік арақатынасы максималды болатын жерге бағыттауға мүмкіндік береді. Сонымен қатар, OpenAI серіктестерден бас тартпайды: Microsoft, Nvidia, AWS, AMD және басқалары жеткізушілер портфелінде қалады.
Экономикалық логика айқын: қызмет көрсету сапасын сақтай отырып, есептеу бірлігінің құнын төмендету. Алайда Фрайар Джевонс парадоксына сілтеме жасайды: тиімділікті арттыру есептеулердің жалпы тұтынуын қысқартпайды, керісінше, ИИ үшін экономикалық тұрғыдан негізделген міндеттердің көкжиегін кеңейтеді. Jalapeño — меншікті платформаның тек бірінші буыны; екіншісі әзірленуде, үшіншісі — жобалау сатысында.
Менің талдауым: Бұл нәтижелер — жай техникалық жеңіс емес, стратегиялық маневр. OpenAI Nvidia-ны алмастыруға тырыспайды, керісінше жеткізушілерге қысым жасау тұтқасын және чип тапшылығынан сақтандыруды жасайды. Егер Jalapeño нақты пайдалануда өз тиімділігін растаса, біз ИИ-үдеткіштер нарығындағы баға саясатының қайта қаралуын көре аламыз. Дегенмен, үш модельдегі бенчмарктер — бұл тек бір қиындық екенін есте ұстаған жөн; толық көрініс тек ауқымды продакшн-жүктемелерде айқындалады.