OpenAI ने पेश किया अपना पहला कस्टम AI चिप 'Jalapeño', Broadcom और TSMC के साथ मिलकर बनाया गया

परफॉरमेंस और कीमत में बढ़त

• परफॉरमेंस-पर-वाट: शुरुआती टेस्ट में यह चिप मौजूदा AI एक्सेलरेटर की तुलना में 'काफी बेहतर' प्रदर्शन दिखा रहा है ।
• कीमत: Broadcom इस चिप की कीमत एक समान GPU की तुलना में लगभग आधी रखेगा, जिससे कुल लागत में करीब 50% तक की बचत होने का अनुमान है ।
• प्रतिस्पर्धा: Broadcom के CEO Hock Tan के अनुसार, Jalapeño सीधे तौर पर Nvidia के Blackwell और Google के TPU चिप्स को टक्कर देगा ।
• डिज़ाइन में AI की मदद: OpenAI के अपने AI मॉडल्स ने इस चिप के डिज़ाइन को ऑप्टिमाइज़ करने में मदद की ।

निर्माण प्रक्रिया और भागीदार

• डिज़ाइन और साझेदार: OpenAI ने Broadcom के साथ मिलकर इस चिप को डिज़ाइन किया । डिज़ाइन से लेकर टेप-आउट (फैब्रिकेशन के लिए तैयार) तक का सफर सिर्फ नौ महीने में पूरा हुआ, जो हाई-परफॉरमेंस सेमीकंडक्टर के लिए एक रिकॉर्ड है ।
• फाउंड्री: चिप का निर्माण TSMC द्वारा किया जा रहा है। पहली पीढ़ी के चिप्स TSMC की 3nm (N3) प्रक्रिया पर बनेंगे और इनमें HBM3E हाई-बैंडविड्थ मेमोरी का इस्तेमाल होगा ।
• सिस्टम इंटीग्रेशन: सर्वर निर्माता कंपनी Celestica इस चिप के आसपास सिस्टम बनाने में मदद करेगी ।

तैनाती की समय-सीमा

• घोषणा: 24 जून, 2026।
• प्रोटोटाइप: घोषणा के दिन ही OpenAI को एक भौतिक प्रोटोटाइप दे दिया गया ।
• लक्ष्य: OpenAI का लक्ष्य 2026 के अंत तक इन चिप्स को डेटा सेंटरों में तैनात करना है ।
• भविष्य की योजना: Jalapeño एक बहु-पीढ़ी कंप्यूट प्लेटफॉर्म का पहला कदम है। दूसरी पीढ़ी के चिप की योजना पहले से ही TSMC की अधिक उन्नत A16 प्रक्रिया पर बनाई जा रही है ।

वित्तपोषण और लागत

• इस चिप के आसपास इंफ्रास्ट्रक्चर बनाने के लिए भारी पूंजी की आवश्यकता होगी। OpenAI ने पहले ही गीगावॉट-स्केल डेटा सेंटर क्षमता की योजनाएं सुरक्षित कर ली हैं ।
• कंपनी ने TSMC में मौजूदा N3 और भविष्य के A16 नोड दोनों के लिए क्षमता आरक्षित कर ली है, जो एक बड़े प्री-कमिटमेंट खर्च का संकेत है ।
• रॉयटर्स और ब्लूमबर्ग के अनुसार, यह कस्टम चिप प्रयास OpenAI के महंगे Nvidia GPU पर निर्भरता कम करने और अपने इंफ्रास्ट्रक्चर की लागत को नियंत्रित करने के व्यापक प्रयास का हिस्सा है ।

उद्योग संदर्भ: Nvidia पर निर्भरता कम करने की होड़

Jalapeño एक बड़े ट्रेंड का हिस्सा है, जहां दुनिया की बड़ी टेक कंपनियां Nvidia GPU को बदलने के लिए अपनी खुद की चिप्स बना रही हैं:

• Google के पास TPU सीरीज़ है, Amazon के पास Trainium और Inferentia, Microsoft अपना AI चिप विकसित कर रही है, और Meta भी कस्टम इन्फ्रेंस सिलिकॉन बना रही है।
• Nvidia के पास अभी भी AI चिप बाजार का लगभग 80% हिस्सा है, लेकिन ये कंपनियां लागत, सप्लाई-चेन नियंत्रण और वर्कलोड-विशिष्ट दक्षता से प्रेरित होकर अपने चिप्स बना रही हैं ।
• Jalapeño का GPU की तुलना में ~50% लागत में कमी का लक्ष्य सीधे तौर पर बड़े पैमाने पर इन्फ्रेंस चलाने के आर्थिक दबाव को संबोधित करता है ।
• OpenAI का मानना है कि सिलिकॉन का मालिक होना "फुल स्टैक" बनाने के लिए आवश्यक है - मॉडल से लेकर हार्डवेयर तक - और सिर्फ सॉफ्टवेयर से परे एक प्रतिस्पर्धी खाई बनाने के लिए ।