OpenAI представила бенчмарки чипа Jalapeño: опережает NVIDIA Blackwell по инференсу

Компания OpenAI официально опубликовала первые результаты тестирования собственного инференс-чипа под кодовым названием Jalapeño, разработанного в сотрудничестве с Broadcom. Презентация состоялась на конференции Hot Chips 2026, где были продемонстрированы сравнительные тесты с системами NVIDIA Blackwell (GB300) на базе публичного бенчмарка Inference X от SemiAnalysis.

Ключевые показатели производительности

Согласно опубликованным данным, Jalapeño продемонстрировал существенное превосходство по энергоэффективности и задержкам. Чип показал в 1,5–1,9 раза больше полезной работы на ватт по сравнению с решениями NVIDIA. Общая задержка (latency) снижена в 1,7–3,6 раза. На интерактивных нагрузках прирост производительности составил от 2,1 до 4,1 раза.

Тестирование проводилось на сквозном инференсе для крупных языковых моделей: GPT-OSS (120 млрд параметров), DeepSeek R1 (670 млрд параметров) и Kimi K2.5 (1 трлн параметров). Результаты подтверждают, что специализированная архитектура позволяет извлекать максимальную эффективность именно на этапе генерации ответов уже обученными моделями.

Специализация и ограничения

Важным нюансом является узкая специализация Jalapeño. Чип создан исключительно для инференса — этапа работы уже обученных моделей и генерации ответов. Для обучения массивных нейросетей (training) позиции NVIDIA остаются непоколебимыми, и OpenAI не претендует на этот сегмент собственной разработкой. Такое разделение труда отражает общий тренд индустрии: крупные игроки переходят на кастомное кремний (ASIC) для конкретных задач, сохраняя GPU для универсальных вычислений.

Планы внедрения и реакция рынка

Развертывание чипов Jalapeño в собственной инфраструктуре OpenAI планируется до конца 2026 года. Несмотря на впечатляющие бенчмарки, руководство компании подчеркивает, что NVIDIA остается ключевым партнером. Объемы необходимых вычислительных мощностей продолжают расти, и полный отказ от решений NVIDIA не планируется. Переход на собственное железо рассматривается как способ диверсификации поставок и оптимизации затрат на наиболее загруженных этапах пайплайна.

Влияние на ландшафт ИИ-чипов

Появление рабочего кастомного чипа у одного из крупнейших потребителей вычислительных мощностей является важным сигналом для рынка. Успешная реализация проекта Jalapeño может ускорить тренд на разработку собственных ASIC у других гиперскейлеров и крупных ИИ-лабораторий. Это создает долгосрочные вызовы для бизнес-модели NVIDIA, опирающейся на универсальные GPU с высокими маржами, хотя в краткосрочной перспективе спрос на Blackwell и последующие архитектуры остается крайне высоким.