AnswersPublished25 sources
Jalapeño od OpenAI wyprzedza układy Nvidia Blackwell w inferencji — lecz nie zastąpi GPU
OpenAI podaje, że Jalapeño zapewnia 1,5–1,9 raza więcej pracy AI na wat oraz 1,7–3,6 raza niższe opóźnienia niż systemy Nvidia GB200 i GB300 w testach trzech modeli językowych. Jalapeño to opracowany wspólnie z Broadcomem układ ASIC przeznaczony do inferencji.
Opublikowane przezEdytowane za pomocą GPT-5.6 LunaObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 1.5
Research answer
Key takeaways
- OpenAI podaje, że Jalapeño zapewnia 1,5–1,9 raza więcej pracy AI na wat oraz 1,7–3,6 raza niższe opóźnienia niż systemy Nvidia GB200 i GB300 w testach trzech modeli językowych.
- Jalapeño to opracowany wspólnie z Broadcomem układ ASIC przeznaczony do inferencji.
- Porównanie nie jest w pełni równoważne: Jalapeño korzysta z pamięci HBM4, której nie mają testowane systemy Blackwell.
- OpenAI nadal zamierza korzystać z układów Nvidia przy trenowaniu modeli i w innych zadaniach wymagających elastyczności.
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
Pierwsze opublikowane wyniki Jalapeño pokazują coś ważnego, ale nie rozstrzygają całej rywalizacji z Nvidią. OpenAI twierdzi, że jej autorski układ do inferencji osiągnął lepszą wydajność na wat i krótszy czas odpowiedzi niż systemy Nvidia GB200 i GB300 w wybranych testach obsługi dużych modeli językowych. 5
7
To istotny sygnał dla infrastruktury AI. W miarę jak rośnie liczba zapytań do modeli, koszty energii, chłodzenia i zasilania centrów danych stają się równie ważne jak sama moc obliczeniowa. Jalapeño nie jest jednak uniwersalnym następcą GPU. Został zaprojektowany przede wszystkim do inferencji, czyli generowania odpowiedzi przez już wytrenowany model, a nie do jego trenowania. 5
7
Do czego służy Jalapeño?
Jalapeño to układ ASIC — specjalizowany obwód scalony — opracowany przez OpenAI we współpracy z Broadcomem z myślą o inferencji dużych modeli językowych. Inferencja obejmuje między innymi odpowiadanie na pytania użytkowników i wykonywanie zadań przez agentów AI. W przeciwieństwie do trenowania modelu nie polega na tworzeniu jego parametrów od podstaw.
Taka specjalizacja pozwala poświęcić część uniwersalności na rzecz wydajności w przewidywalnych, masowych obciążeniach. GPU Nvidii obsługują znacznie szerszy zakres zadań, natomiast Jalapeño zoptymalizowano pod kątem wymagań OpenAI oraz całego stosu sprzętowo-programowego firmy. 5
6
19
Wyniki testów: więcej pracy na wat i krótsze opóźnienia
OpenAI porównała Jalapeño z systemami opartymi na Nvidia GB200 i GB300, wykorzystując trzy publicznie dostępne modele: GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B oraz Kimi K2.5 1T firmy Moonshot AI. Według opublikowanych przez firmę danych Jalapeño zapewnił 1,5–1,9 raza więcej pracy AI na wat przy maksymalnej przepustowości oraz 1,7–3,6 raza niższe opóźnienie od końca do końca. 5
7
13
Szczegółowe wyniki pokazują, skąd wzięły się te zakresy:
- W przypadku GPT-OSS 120B Jalapeño osiągnął 85 448 mieszanych tokenów na sekundę na kilowat, a system GB200 — 44 960. Oznacza to przewagę około 1,9 raza. Zgłoszone opóźnienie wyniosło odpowiednio 1,03 sekundy i 1,80 sekundy.
7
- Przy modelu DeepSeek R1 670B Jalapeño uzyskał 19 641 mieszanych tokenów na sekundę na kilowat, wobec 11 781 dla GB300, czyli około 1,7 raza więcej pracy na wat. Opóźnienie wyniosło 1,65 sekundy w porównaniu z 5,99 sekundy.
- Dla Kimi K2.5 1T wynik Jalapeño wyniósł 18 195 mieszanych tokenów na sekundę na kilowat, a GB300 — 11 862, co daje przewagę około 1,5 raza.
OpenAI twierdzi również, że przy mocno interaktywnych ustawieniach, w których ważniejsza jest szybka odpowiedź niż maksymalna przepustowość całego systemu, przewaga rosła do 2,1–4,1 raza. 4
13
Znaczenie ma także pobór mocy. Jalapeño ma moc znamionową 700 W, podczas gdy porównywane akceleratory GB200 i GB300 są określane odpowiednio na 1200 W i 1400 W. OpenAI podaje, że zmierzony, długotrwały pobór Jalapeño w testowanych obciążeniach nie przekraczał 550 W. 6
12
13
Nie oznacza to automatycznie, że całkowity koszt centrum danych spadnie w takim samym stopniu. Mniejszy pobór samego akceleratora może jednak zmniejszyć obciążenie infrastruktury energetycznej i chłodzenia. Przy skali planowanej przez OpenAI właśnie te efekty operacyjne są głównym uzasadnieniem ekonomicznym budowy własnego układu do inferencji. 5
Jak wiarygodne jest to porównanie?
Testy przeprowadzono z użyciem publicznego benchmarku InferenceX firmy SemiAnalysis. Mierzono obsługę modeli od końca do końca, a nie tylko teoretyczne parametry samego układu. Badanie obejmowało kilka modeli i różnych punktów pracy, dzięki czemu wyniki są bliższe realnym warunkom działania usług AI. 7
Trzeba jednak pamiętać, że są to wyniki przedstawione przez OpenAI, a nie niezależnie powtórzony, neutralny werdykt porównawczy. 4
5
Istnieje również ważne zastrzeżenie dotyczące generacji sprzętu. Jalapeño wykorzystuje pamięć HBM4, podczas gdy testowane systemy GB200 i GB300 jej nie mają. SemiAnalysis uznała z tego powodu porównanie za niepełne i nie w pełni uczciwe. 5
To istotne, ponieważ przepustowość i pojemność pamięci mają duże znaczenie przy uruchamianiu dużych modeli. Platforma Nvidia Rubin również korzysta z HBM4, dlatego może być bardziej miarodajnym konkurentem generacyjnym niż systemy Blackwell użyte w tym zestawieniu. Przewaga Jalapeño nad GB200 i GB300 nie dowodzi więc, że układ OpenAI będzie szybszy od Rubina. 5
17
Kolejne ograniczenie wynika z samej natury porównywanych produktów. Jalapeño jest układem wyłącznie do inferencji, podczas gdy GPU Nvidii można wykorzystywać do trenowania, dostrajania i uruchamiania modeli, a także do obsługi zmieniających się architektur. ASIC ma największą przewagę wtedy, gdy docelowe obciążenie jest stabilne i wystarczająco masowe, aby opłacało się je wyspecjalizować. 5
20
Kiedy Jalapeño trafi do infrastruktury OpenAI?
OpenAI planuje rozpocząć wdrażanie Jalapeño we własnej infrastrukturze obliczeniowej w bardzo małej skali pod koniec 2026 roku. Większe zwiększenie liczby wdrożeń ma nastąpić w 2027 roku. 11
33
Program ma obejmować kilka generacji układów. OpenAI informuje, że druga i trzecia generacja są już rozwijane, a Broadcom opisuje plan zakładający wdrożenia na skalę gigawatów wraz z Microsoftem i innymi partnerami centrów danych. 3
11
30
Strategia firmy zakłada projektowanie całego stosu „od modelu po krzem”: modeli, oprogramowania inferencyjnego, pamięci, sieci, systemów i układów scalonych. Taka pionowa integracja może dać OpenAI większą kontrolę nad opóźnieniami i kosztami obsługi modeli, ale oznacza też mniejszą uniwersalność sprzętu. 3
6
33
Szybkie przejście od projektu do etapu tape-out — przekazania projektu układu do produkcji — jest godne uwagi, ale nie jest równoznaczne z udaną produkcją masową. Ostateczne znaczenie benchmarku będą określać między innymi uzysk produkcyjny, integracja systemu, dojrzałość oprogramowania, dostępność dostaw oraz możliwość obsługi kolejnych generacji modeli. Źródła potwierdzają plan wdrożenia, ale nie jego przyszłą skalę produkcyjną. 30
33
Dlaczego Jalapeño nie zastąpi od razu układów Nvidia?
OpenAI zapowiedziała, że nadal będzie korzystać z Nvidii przy trenowaniu modeli i jako partnera obliczeniowego. 4
11
To rozsądny podział ról. Trenowanie najbardziej zaawansowanych modeli wymaga systemów, które można dostosowywać do nowych architektur, algorytmów i eksperymentów. GPU Nvidii mają również przewagę dzięki ekosystemowi CUDA oraz pełnemu stosowi obejmującemu sieci i kompletne systemy centrów danych. 5
Dlatego Jalapeño należy traktować jako strategię częściowego zastępowania GPU, a nie próbę całkowitego zerwania z Nvidią. OpenAI może używać własnego układu przy powtarzalnych i przewidywalnych zadaniach inferencyjnych, nad którymi kontroluje modele, oprogramowanie oraz infrastrukturę. Nvidia pozostanie ważna w trenowaniu, badaniach, iteracji modeli i wszędzie tam, gdzie elastyczność jest ważniejsza od specjalizacji. 4
5
Dlaczego stanowisko Jensena Huanga jest bardziej zniuansowane?
Prezes Nvidii Jensen Huang może bagatelizować zagrożenie ze strony pojedynczego ASIC-a nie dlatego, że specjalizowane układy nie potrafią wygrać konkretnego testu inferencji. Argument Nvidii jest szerszy: firma sprzedaje elastyczną platformę obliczeniową, a nie tylko układ do generowania tokenów. GPU może trenować, dostrajać i uruchamiać modele, a także dostosowywać się do zmian w architekturach i oprogramowaniu. Wspierają je CUDA, rozwiązania sieciowe i systemowe Nvidii. 5
Znaczenie ma również skala wdrożenia. Początkowo Jalapeño ma zasilać infrastrukturę samego OpenAI, a nie być powszechnie dostępną alternatywą, którą klienci mogą kupować i wdrażać na rynku. 1
4
W krótkim terminie ogłoszenie zmienia więc przede wszystkim pozycję negocjacyjną OpenAI w obszarze inferencji, a nie cały rynek obliczeń AI. Firma pokazała możliwą alternatywę dla części swoich zadań, ale nie zakończyła zależności od Nvidii.
Co Jalapeño oznacza dla Nvidii i rynku układów AI?
Analitycy postrzegają Jalapeño jako dowód, że układ ASIC zaprojektowany przez dużego operatora chmurowego może dorównać systemom klasy Blackwell lub je przewyższyć pod względem efektywności inferencji. Może to zwiększyć presję na Nvidię w szybko rosnącym segmencie obsługi modeli, zwłaszcza gdy najwięksi operatorzy będą chcieli obniżać koszty generowania odpowiedzi i ograniczać zależność od jednego dostawcy. 17
32
OpenAI nie jest jedyną firmą rozwijającą własny krzem. Własne układy AI opracowują również Google, AWS i Meta, co wzmacnia trend w kierunku infrastruktury dopasowanej do konkretnych obciążeń. 5
Najbardziej prawdopodobny scenariusz nie zakłada natychmiastowego załamania rynku GPU, lecz jego dalszy podział:
- Własne układy ASIC mogą stać się atrakcyjne przy stabilnych, masowych zadaniach inferencyjnych kontrolowanych przez duże platformy.
- GPU Nvidii prawdopodobnie zachowają znaczenie w trenowaniu, szybkich eksperymentach z modelami, różnorodnych obciążeniach oraz dzięki rozbudowanemu ekosystemowi oprogramowania.
5
20
- Firmy projektujące własny krzem zyskają większą siłę negocjacyjną przy zakupie GPU, przenosząc przewidywalną część popytu na własne układy.
Kluczowe pytanie brzmi, czy deklarowana przewaga utrzyma się w bardziej równorzędnych porównaniach, przy zmieniających się modelach i po wdrożeniu na skalę produkcyjną. Na dziś dane uzasadniają węższy wniosek: OpenAI pokazała, że specjalizowany układ może być bardzo konkurencyjny wobec Blackwell w wybranych zadaniach inferencyjnych, ale Nvidia nadal pozostaje głęboko zakorzeniona w pozostałej części stosu obliczeniowego 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 "Jalapeño od OpenAI wyprzedza układy Nvidia Blackwell w inferencji — lecz nie zastąpi GPU"?
OpenAI podaje, że Jalapeño zapewnia 1,5–1,9 raza więcej pracy AI na wat oraz 1,7–3,6 raza niższe opóźnienia niż systemy Nvidia GB200 i GB300 w testach trzech modeli językowych.
What are the key points to validate first?
OpenAI podaje, że Jalapeño zapewnia 1,5–1,9 raza więcej pracy AI na wat oraz 1,7–3,6 raza niższe opóźnienia niż systemy Nvidia GB200 i GB300 w testach trzech modeli językowych. Jalapeño to opracowany wspólnie z Broadcomem układ ASIC przeznaczony do inferencji.
What should I do next in practice?
Porównanie nie jest w pełni równoważne: Jalapeño korzysta z pamięci HBM4, której nie mają testowane systemy Blackwell.