OpenAI впервые показала собственный ИИ-ускоритель — чип под названием Jalapeño, разработанный совместно с Broadcom и предназначенный исключительно для задач инференса, то есть выполнения уже обученных моделей. Проектирование заняло около девяти месяцев, при этом, по заявлению компании, часть работ была ускорена с помощью её же алгоритмов. Производство поручено тайваньской TSMC, а сборку серверных систем — канадской Celestica. Инженерные образцы уже функционируют в лабораториях OpenAI, обслуживая модель GPT-5.3-Codex-Spark на целевых уровнях энергопотребления и производительности.

Ключевое заявленное преимущество Jalapeño — энергоэффективность. В OpenAI утверждают, что чип обеспечивает «существенно лучшую» производительность на ватт по сравнению с нынешними лидерами рынка. Глава Broadcom Хок Тан в интервью Reuters сравнил новинку с графическими процессорами Nvidia Blackwell и тензорными ускорителями Google TPU, не раскрывая точных метрик. Чип оптимизирован для работы с большими языковыми моделями, включая будущие поколения, и, как подчёркивают в компании, совместим не только с продуктами OpenAI. Высокие требования к памяти — Jalapeño использует HBM от SK Hynix и Samsung — создают давление на маржинальность Broadcom в сегменте заказных чипов, признал Тан.

Появление собственного кремния — часть стратегии OpenAI по снижению зависимости от Nvidia, чьи ускорители остаются стандартом для обучения и работы нейросетей. Аналогичным путём уже идут Google (TPU), Amazon (Trainium), Microsoft (Maia) и Meta (MTIA), также сотрудничающая с Broadcom. Развёртывание Jalapeño в дата-центрах Microsoft и других партнёров намечено на конец 2025 — начало 2026 года, а выход на значительные объёмы — к 2027-му. В перспективе OpenAI рассчитывает обеспечить собственной чиповой платформой вычислительные мощности до 10 гигаватт к 2029 году.

Пока Jalapeño решает только задачи инференса, но в компании не исключают разработку чипов для обучения. Ближайший проверяемый рубеж — начало промышленной эксплуатации первых серверов с новым процессором, которое ожидается до конца текущего года. Дальнейшие шаги будут зависеть от того, насколько реальная производительность и экономика чипа подтвердят лабораторные оценки.