25 тамызда OpenAI өзінің мамандандырылған Jalapeño инференс чипін сынаудың алғашқы ресми нәтижелерін ұсынды және олар Nvidia-ның ИИ-үдеткіштер сегментіндегі гегемониясына елеулі сын-қатер ретінде көрінеді. Менің деректеріме сәйкес, компанияның бенчмарктерінде жаңа процессор Nvidia GB200 және GB300 негізіндегі флагмандық жүйелермен салыстырғанда ваттқа шаққанда 1,5-тен 1,9 есеге дейін жоғары есептеу тиімділігін және кідірістің 1,7–3,6 есе төмендеуін көрсетеді.
Ең талапшыл интерактивті сценарийлер үшін айырмашылық одан да әсерлі: Jalapeño өнімділігі бәсекелестерден 2,1–4,1 есеге асып түседі. OpenAI 2026 жылдың соңына дейін чипті өз инфрақұрылымында орналастыру жоспарларын жариялады, бұл олардың бұлттық қызметтерінің экономикасын түбегейлі өзгертуі мүмкін.
Сынақтардың егжей-тегжейлі талдауы: үш модель, үш жеңіс
Объективтілік үшін OpenAI SemiAnalysis-тің InferenceX ашық бенчмаркін қолданды, ол өткізу қабілеттілігін, энергия тұтынуды және латенттілікті қоса алғанда, сұранысты өңдеудің толық циклін бағалайды. Нәтижелер таңғалдырады:
GPT-OSS 120B GB200-ге қарсы: Jalapeño-ның ең жоғары өнімділігі Nvidia-ның 44 960-қа қарсы 85 448 mixed TPS/кВт құрады (1,9 есе артықшылық). Толық кідіріс — 1,8 секундқа қарсы 1,03 секунд.
DeepSeek R1 670B GB300-ке қарсы: мұнда тиімділіктегі айырмашылық 11 781-ге қарсы 19 641 mixed TPS/кВт жетті (1,7 есе), ал кідіріс 3,6 есе төмен болды — 5,99 секундқа қарсы 1,65 секунд.
Kimi K2.5 1T GB300-ке қарсы: OpenAI-дің меншікті чипі 11 862-ге қарсы 18 195 mixed TPS/кВт көрсетті, 5,31 секундқа қарсы 1,56 секунд кідірісті қамтамасыз етті. Артықшылық — тиісінше 1,5 және 3,4 есе.
Маңызды нюанс: есептеулерде өндірушілер мәлімдеген TDP көрсеткіштері қолданылды. Jalapeño үшін бұл 700 Вт, ал GB200-де — 1200 Вт, GB300-те — 1400 Вт. Сонымен қатар OpenAI олардың чипінің сынақтардағы нақты тұрақты энергия тұтынуы 550 Вт-тан аспағанын атап өтеді, бұл нәтижелерді одан да сенімді етеді.
ИИ инженер ретінде: тоғыз айлық әзірлеу циклі
Jalapeño-ны құру әдіснамасы ерекше назар аударуға тұрарлық. OpenAI барлық кезеңдерде өзінің ИИ-модельдерін белсенді қолданды: архитектуралық шешімдерді іздеуден бастап арифметикалық блоктарды тексеру мен оңтайландыруға дейін. Бұл тұжырымдамадан өндіріске дайын дизайнға дейінгі жолды тоғыз айға қысқартуға мүмкіндік берді — жартылай өткізгіш саласы үшін бұрын-соңды болмаған қысқа мерзім.
Сонымен қатар, GPT-Astra негізіндегі Codex құралының көмегімен инженерлер екі айдан аз уақыт ішінде өндірістік жоспарға бастапқыда кірмеген ашық салмақтары бар үш модельде чиптің жоғары өнімділігіне қол жеткізе алды. Жекелеген компоненттер үшін — GPT-OSS-тегі attention және mixture-of-experts — ИИ генерациялаған іске асырулар қолмен жазылғандардан 1,5–1,8 есе жылдам болып шықты.
Стратегиялық контекст: жай чиптен де көп
OpenAI-дің қаржы директоры Сара Фрайар Jalapeño-ны деректер орталықтарын, жадты, желілерді және бағдарламалық қамтамасыз етуді қамтитын вертикальды интеграцияланған инфрақұрылымның негізгі элементі ретінде ұсынады. Меншікті үдеткіш компанияға инференс құнына бұрын-соңды болмаған бақылау береді және баға мен өнімділік арақатынасына байланысты жүктемелерді икемді бөлуге мүмкіндік береді.
Айта кету керек, OpenAI серіктестерден бас тартпайды — портфельге Microsoft, Nvidia, AWS, AMD, Broadcom және басқалар кіреді. Мұндағы экономикалық логика қарапайым: есептеу бірлігі құнының төмендеуі кірістің инфрақұрылымдық шығындарға қатынасын тікелей жақсартады. Фрайар сонымен қатар Джевонс парадоксына сілтеме жасайды, тиімділіктің артуы есептеулерді тұтынудың қысқаруына емес, экономикалық тұрғыдан негізделген ИИ-міндеттер санының жарылыс тәрізді өсуіне әкеледі деп болжайды.
Jalapeño — тек бірінші буын. Екіншісі қазірдің өзінде әзірлеудің озық сатысында, ал үшіншісі — жобалауда. Алғашқы чиптер жыл соңына дейін OpenAI инфрақұрылымында пайда болады.
Менің аналитикалық қорытындым: Jalapeño-ның табысы — бұл жай технологиялық жеңіс емес, индустриядағы парадигманың өзгеруі туралы сигнал. Егер OpenAI өндірісті масштабтай алса және бұл көрсеткіштерді нақты пайдалануда растаса, біз соңғы жылдары ИИ-инференс сегментінде Nvidia үстемдігіне алғашқы елеулі сын-қатердің куәгері боламыз. Мәселе тек OpenAI-дің жаппай өндіріс және өсіп келе жатқан сұраныс жағдайында бұл артықшылықты сақтай алатынында.