OpenAI avduker sin første egendefinerte AI-brikke: «Jalapeño» skal kutte kostnader og redusere avhengigheten av Nvidia

Produksjonsprosess og partnere

• Design og samutvikling: OpenAI utviklet brikken sammen med Broadcom, som også står for produksjonen . Designet gikk fra idé til ferdig «tape-out» – klart for produksjon – på bare ni måneder, noe som beskrives som potensielt den raskeste ASIC-utviklingssyklusen for avanserte halvledere .
• Produsent: Brikken fremstilles av TSMC, verdens ledende produsent av avanserte halvledere . Første generasjon bruker TSMCs 3nm-prosess (N3) og inneholder HBM3E-minne med høy båndbredde .
• Systemintegrasjon: Serverprodusenten Celestica skal bygge systemer rundt prosessoren .

Tidsplan for utrulling

• Kunngjort: 24. juni 2026.
• Prototype: En fysisk prototype ble levert til OpenAI på kunngjøringsdagen .
• Målsettingslansering: OpenAI har som mål å ta Jalapeño i bruk innen utgangen av 2026, med en første utrulling rettet mot datasentre .
• Flergenerasjonsplan: Jalapeño er første steg i en flergenerasjons plattform for databehandling. En brikke i andre generasjon er allerede planlagt for TSMCs mer avanserte A16-prosess .

Finansiering og kostnadsutfordringer

• Å bygge ut infrastrukturen rundt den egendefinerte brikken vil være kapitalkrevende. OpenAI har allerede sikret seg planer for datasenterkapasitet i gigawatt-skala for å støtte utrullingen .
• Selskapet skal ha sikret seg kapasitetsallokering hos TSMC både for dagens N3-prosess og den fremtidige A16-prosessen, noe som tyder på betydelige forhåndsinvesteringer .
• Reuters og Bloomberg påpeker at satsingen på egendefinerte brikker er en del av OpenAIs bredere arbeid for å redusere avhengigheten av dyre Nvidia-GPU-er og få kontroll over egne infrastrukturkostnader .

Bransjekontekst: Redusert avhengighet av Nvidia

Jalapeño er et tydelig eksempel på en stor trend blant skytjenestegiganter som bygger egne brikker for å erstatte Nvidia-GPU-er:

• Google har sin TPU-serie, Amazon har Trainium og Inferentia, Microsoft utvikler sin egen AI-brikke, og Meta satser på egendefinerte inferensbrikker.
• Nvidia har fortsatt omtrent 80 % av AI-brikkemarkedet, men skytjenestegigantene drives i økende grad av behovet for lavere kostnader, kontroll over forsyningskjeden og bedre effektivitet for spesifikke arbeidsbelastninger .
• Jalapeños kostnadsbesparelse på omtrent 50 % sammenlignet med tilsvarende GPU-er adresserer direkte det økonomiske presset ved å kjøre inferens i stor skala .
• OpenAI ser det som avgjørende å eie silisiumet selv for å «bygge hele stabelen» – fra modeller til maskinvare – og få et konkurransefortrinn utover programvare alene .