AnswersPublished25 sources
השבב Jalapeño של OpenAI גובר על Nvidia ביעילות ההסקה, אך לא מחליף את ה־GPU
לפי OpenAI, Jalapeño סיפק פי 1.5–1.9 יותר עבודה לכל ואט וזמני השהיה קצרים פי 1.7–3.6 ממערכות Nvidia GB200 ו־GB300, בשלושה מבחני שירות למודלי שפה. Jalapeño הוא שבב ASIC ייעודי להסקה, בהספק נקוב של 700 ואט; במבחנים המדווחים נמדדה צריכה רציפה של 550 ואט או פחות.
פורסם על ידינערך באמצעות GPT-5.6 Lunaהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 1.5
Research answer
Key takeaways
- לפי OpenAI, Jalapeño סיפק פי 1.5–1.9 יותר עבודה לכל ואט וזמני השהיה קצרים פי 1.7–3.6 ממערכות Nvidia GB200 ו־GB300, בשלושה מבחני שירות למודלי שפה.
- Jalapeño הוא שבב ASIC ייעודי להסקה, בהספק נקוב של 700 ואט; במבחנים המדווחים נמדדה צריכה רציפה של 550 ואט או פחות.
- ההשוואה אינה זהה לחלוטין: Jalapeño משתמש בזיכרון HBM4, בעוד שמערכות Blackwell שנבדקו אינן משתמשות באותה טכנולוגיה.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What are the reported performance results, power and cost-efficiency benefits, testing details and caveats, deployment timeline, development. Article summary: OpenAI reports that Jalapeño—a Broadcom co-developed, inference-focused ASIC—beats Nvidia’s Blackwell GB200/GB300 systems on the tested LLM-serving workloads for work per watt and latency. It is a meaningful proof point . Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
הנתונים הראשונים שפרסמה OpenAI על Jalapeño מצביעים על הישג ממוקד, לא על ניצחון גורף: השבב הייעודי שלה להסקת מודלי בינה מלאכותית גבר על מערכות Nvidia מדגמי GB200 ו־GB300 במדדים של עבודה לכל ואט וזמן תגובה, בכמה מבחנים נבחרים. זהו איתות חשוב לשוק תשתיות ה־AI, שבו עלויות החשמל והקירור הופכות לחלק מרכזי מעלות הפעלת המודלים. עם זאת, Jalapeño אינו מיועד להחליף את מעבדי ה־GPU של Nvidia בכל שימוש, ולהשוואה יש מגבלות משמעותיות. 5
7
מהו Jalapeño ולמה הוא מיועד?
Jalapeño הוא מעגל משולב ייעודי ליישום, או ASIC, שפותח במשותף על ידי OpenAI ו־Broadcom לצורך הסקה של מודלי שפה גדולים. הסקה היא השלב שבו מודל שכבר אומן מייצר תשובות למשתמשים; היא שונה מתהליך האימון, שבו המודל נבנה מלכתחילה. שבב שתוכנן למשימה מוגדרת יכול לוותר על חלק מהגמישות של מעבד כללי, ובתמורה להשיג יעילות גבוהה יותר בעומסי עבודה צפויים ובהיקפים גדולים. 6
19
זו הנקודה המרכזית להבנת התוצאות: מערכות ה־GPU של Nvidia נועדו להתמודד עם מגוון רחב בהרבה של משימות, ואילו Jalapeño מותאם לדרישות ההפעלה של OpenAI ולשילוב הרחב יותר של חומרה ותוכנה שהיא מפתחת. 5
6
מה היו תוצאות הביצועים?
OpenAI אומרת שבדקה את Jalapeño מול מערכות המבוססות על Nvidia GB200 ו־GB300, באמצעות שלושה מודלים זמינים לציבור: GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B ו־Kimi K2.5 1T של Moonshot AI. לפי נתוני החברה, Jalapeño סיפק במבחנים האלה פי 1.5–1.9 יותר עבודה של AI לכל ואט בתפוקת שיא, וכן זמן השהיה מקצה לקצה שהיה קצר פי 1.7–3.6. 5
7
13
הנתונים לפי מודל ממחישים את טווח התוצאות:
- ב־GPT-OSS 120B הגיע Jalapeño ל־85,448 טוקנים מעורבים בשנייה לכל קילוואט, לעומת 44,960 במערכת GB200 — יתרון של כ־פי 1.9. זמן התגובה מקצה לקצה עמד לפי הדיווח על 1.03 שניות, לעומת 1.80 שניות.
7
- ב־DeepSeek R1 670B הגיע Jalapeño ל־19,641 טוקנים מעורבים בשנייה לכל קילוואט, לעומת 11,781 ב־GB300 — כ־פי 1.7 יותר עבודה לכל ואט. זמן ההשהיה שדווח היה 1.65 שניות, לעומת 5.99 שניות.
- ב־Kimi K2.5 1T סיפק Jalapeño 18,195 טוקנים מעורבים בשנייה לכל קילוואט, לעומת 11,862 ב־GB300 — כ־פי 1.5 יותר עבודה לכל ואט.
בנקודות הפעלה אינטראקטיביות במיוחד, שבהן המטרה היא להחזיר תשובה במהירות ולא למקסם את התפוקה הכוללת, OpenAI דיווחה על יתרון גדול יותר של פי 2.1–4.1 בביצועים. 4
13
גם נתוני צריכת החשמל מסבירים את המשיכה של שבב ייעודי. ההספק הנקוב של Jalapeño הוא 700 ואט, לעומת 1,200 ואט למאיצי GB200 ו־1,400 ואט למאיצי GB300 שנכללו בהשוואה. OpenAI אומרת כי הצריכה הרציפה שנמדדה ב־Jalapeño נשארה ברמה של 550 ואט או פחות בעומסי העבודה שנבדקו. 6
12
13
צריכת חשמל נמוכה יותר של המאיץ אינה מבטיחה לבדה ירידה זהה בעלות הכוללת של מרכז הנתונים. עם זאת, ביצוע של יותר עבודה בפחות חשמל עשוי להפחית את העומס על מערכות החשמל, הקירור וחלוקת האנרגיה. בקנה המידה שאליו OpenAI מכוונת, אלה היתרונות הכלכליים העיקריים של פיתוח שבב הסקה עצמאי. 5
עד כמה ההשוואה אמינה?
המבחנים השתמשו ב־InferenceX, אמת מידה ציבורית של SemiAnalysis, ומדדו את תהליך השירות מקצה לקצה בכמה מודלים ובנקודות הפעלה שונות — ולא רק מפרט תיאורטי של השבב. לכן התוצאות רלוונטיות יותר לתפעול אמיתי של מערכות הסקה. 7
ובכל זאת, חשוב לקרוא אותן כ־תוצאות שדווחו על ידי OpenAI, ולא כפסק דין בלתי תלוי ונייטרלי של השוק. עד כה לא פורסם אימות עצמאי מלא של הנתונים. 4
5
קיימת גם הסתייגות הנוגעת לדור החומרה. Jalapeño משתמש בזיכרון HBM4, בעוד שמערכות GB200 ו־GB300 שנבדקו אינן משתמשות בו. SemiAnalysis תיארה את ההשוואה כלא שלמה ולא הוגנת לחלוטין מסיבה זו. 5
ההבדל חשוב משום שרוחב הפס והקיבולת של הזיכרון משפיעים מאוד על הפעלת מודלים גדולים. גם פלטפורמת Rubin של Nvidia משתמשת ב־HBM4, ולכן היא עשויה להיות נקודת השוואה דורית רלוונטית יותר ממערכות Blackwell שנבדקו. היתרון שדווח ל־Jalapeño מול GB200 ו־GB300 אינו מוכיח שהוא ינצח גם את Rubin. 5
17
מגבלה נוספת היא סוג המוצרים המושווים. Jalapeño הוא שבב המיועד להסקה בלבד, בעוד שמערכות Nvidia מיועדות גם לאימון, לכוונון עדין, להסקה ולהתמודדות עם ארכיטקטורות משתנות. ASIC ייעודי משתלם במיוחד כאשר עומס העבודה יציב וצפוי מספיק כדי להצדיק התמחות עמוקה. 5
20
מתי Jalapeño ייפרס ומה מתוכנן בהמשך?
OpenAI מתכננת להתחיל לפרוס את Jalapeño בתשתית המחשוב שלה בהיקפים קטנים מאוד עד סוף 2026, ולאחר מכן להרחיב את הפריסה באופן משמעותי במהלך 2027. 11
33
החברה מתייחסת לתוכנית כאל פלטפורמה שתתפתח לאורך כמה דורות. לפי OpenAI, שבבים מהדור השני והשלישי כבר נמצאים בפיתוח, בעוד Broadcom מתארת תוכנית המיועדת לפריסות בהיקף של גיגה־ואטים, יחד עם Microsoft ושותפים נוספים בתחום מרכזי הנתונים. 3
11
30
האסטרטגיה הרחבה היא תכנון משותף של כל המערכת: מודלים, תוכנות הסקה, זיכרון, תקשורת, מערכות ושבב. היתרון האפשרי הוא שליטה הדוקה יותר בזמני התגובה ובעלות השירות; המחיר הוא חומרה שפחות קל להשתמש בה מחדש מחוץ לעומס העבודה שלשמו תוכננה. 3
6
33
קצב הפיתוח אמנם מרשים, אך הגעה ל־tape-out — השלמת התכנון לקראת ייצור — אינה זהה לייצור המוני מוכח. שיעורי תפוקה בייצור, שילוב המערכות, בשלות התוכנה, זמינות האספקה והיכולת לתמוך במודלים עתידיים יקבעו אם היתרון במבחנים יהפוך ליתרון תשתיתי יציב. הדיווחים הקיימים מאשרים את תוכנית הפריסה, אך עדיין אינם מוכיחים מה יהיה היקף הייצור בפועל. 30
33
מדוע Jalapeño אינו מחליף את Nvidia באופן מיידי?
OpenAI אמרה שתמשיך להסתמך על Nvidia לצורך אימון מודלים וכשותפת מחשוב. 4
11
החלוקה הזו הגיונית. אימון מודלי חזית דורש מערכות גמישות שיכולות להתמודד עם ארכיטקטורות, אלגוריתמים וניסויים שמשתנים במהירות. מעבדי Nvidia נהנים גם ממערכת התוכנה CUDA וממערך מלא הכולל תקשורת ומערכות שלמות למרכזי נתונים. 5
לכן Jalapeño מתאים יותר לאסטרטגיית החלפה ממוקדת: OpenAI עשויה להפעיל אותו בעומסי הסקה חוזרים, יציבים וצפויים, שבהם היא שולטת במודלים, בתוכנת השירות ובתשתית. Nvidia תמשיך להיות חשובה לאימון, למחקר, לאיטרציות של מודלים ולעומסי עבודה שבהם גמישות חשובה יותר מהתמחות. 4
5
מדוע התגובה של Nvidia מורכבת יותר מ״שבבים ייעודיים לא חשובים״?
הטיעון המרכזי של Nvidia — ובפרט הקו שמזוהה עם מנכ״ל החברה ג׳נסן הואנג — אינו בהכרח שמעבד ASIC ייעודי אינו יכול לנצח במבחן הסקה מוגדר. הטענה היא שלקוחות רבים זקוקים לפלטפורמה אחת שתוכל לבצע מגוון משימות גם כאשר המודלים והתוכנות משתנים. מעבדי GPU יכולים לאמן, לכוונן ולהפעיל מודלים, בעוד ש־ASIC מרכז את היתרון שלו בעומס עבודה צר יותר. מערכת התוכנה, התקשורת והמערכות של Nvidia מרחיבה את ההשוואה מעבר לתפוקה של שבב בודד. 5
גם היקף הפריסה מגביל את ההשפעה התחרותית המיידית. בשלב הראשון Jalapeño ישמש את התשתית של OpenAI עצמה, ולא יהיה חלופה זמינה באופן כללי ללקוחות שיוכלו לרכוש ולפרוס אותה בשוק. 1
4
במובן הזה, ההכרזה משנה קודם כול את כוח המיקוח של OpenAI בתחום ההסקה, יותר משהיא משנה מיד את כל שוק המחשוב לבינה מלאכותית. OpenAI הוכיחה שקיימת חלופה אפשרית לחלק מעומסי העבודה שלה — אך לא סיימה את תלותה ב־Nvidia.
מה המשמעות עבור Nvidia ושוק שבבי ה־AI?
אנליסטים רואים ב־Jalapeño הוכחה לכך ששבב ASIC שתוכנן בידי חברת טכנולוגיה גדולה יכול להשתוות למערכות Nvidia מבוססות Blackwell, ואף לעבור אותן, ביעילות ההסקה. הדבר עשוי להפעיל לחץ על Nvidia בתחום ההסקה, במיוחד כאשר מפעילי AI גדולים מחפשים להוריד את עלות השירות ולהפחית תלות בספק יחיד. 17
32
OpenAI אינה היחידה שמפתחת חומרה עצמאית. גם Google, AWS ו־Meta מוזכרות כחברות טכנולוגיה גדולות שמפתחות שבבי AI משלהן — מגמה שמחזקת את המעבר לתשתיות המותאמות לעומסי עבודה ספציפיים. 5
התוצאה הסבירה יותר אינה קריסה מיידית של שוק ה־GPU, אלא שוק מפוצל יותר:
- ASICs ייעודיים עשויים להפוך לאטרקטיביים בעומסי הסקה יציבים ובהיקפים גדולים, כאשר הפלטפורמה שולטת במודל ובתוכנה.
- מעבדי Nvidia צפויים להישאר חשובים לאימון, לניסויים מהירים במודלים, לעומסי עבודה מגוונים ולמערכת תוכנה שמתגמלת גמישות.
5
20
- חברות שיפתחו שבבים משלהן יוכלו להעביר חלק מהביקוש הצפוי להסקה לחומרה פנימית, ולשפר את כוח המיקוח שלהן במשא ומתן על רכישות GPU עתידיות.
השאלה החשובה היא אם היתרונות שעליהם דיווחה OpenAI יישמרו בהשוואות הוגנות יותר, מול מודלים משתנים ובפריסה בהיקף ייצור מלא. בשלב זה, המסקנה הזהירה היא ש־OpenAI הראתה כי חומרה ייעודית יכולה להיות תחרותית מאוד מול Blackwell בעומסי הסקה מסוימים — בעוד Nvidia נותרה שחקנית מרכזית ועמוקה בשאר שכבות תשתית ה־AI.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "השבב Jalapeño של OpenAI גובר על Nvidia ביעילות ההסקה, אך לא מחליף את ה־GPU"?
לפי OpenAI, Jalapeño סיפק פי 1.5–1.9 יותר עבודה לכל ואט וזמני השהיה קצרים פי 1.7–3.6 ממערכות Nvidia GB200 ו־GB300, בשלושה מבחני שירות למודלי שפה.
What are the key points to validate first?
לפי OpenAI, Jalapeño סיפק פי 1.5–1.9 יותר עבודה לכל ואט וזמני השהיה קצרים פי 1.7–3.6 ממערכות Nvidia GB200 ו־GB300, בשלושה מבחני שירות למודלי שפה. Jalapeño הוא שבב ASIC ייעודי להסקה, בהספק נקוב של 700 ואט; במבחנים המדווחים נמדדה צריכה רציפה של 550 ואט או פחות.
What should I do next in practice?
ההשוואה אינה זהה לחלוטין: Jalapeño משתמש בזיכרון HBM4, בעוד שמערכות Blackwell שנבדקו אינן משתמשות באותה טכנולוגיה.