OpenAI представил Jalapeño — первый собственный чип для ИИ, созданный с Broadcom и TSMC

Производственный процесс и партнеры

• Проектирование и совместная разработка: OpenAI разрабатывала чип совместно с Broadcom, которая также занимается его производством . Процесс от начальной концепции до выхода на производство (tape-out) занял всего девять месяцев — это, возможно, самый быстрый цикл разработки ASIC для высокопроизводительных полупроводников .
• Производство (фаундри): Чип производится компанией TSMC, ведущим мировым производителем полупроводников . Согласно отчетам, первое поколение использует 3-нм техпроцесс TSMC (N3) и включает высокоскоростную память HBM3E .
• Системная интеграция: Серверный производитель Celestica будет помогать в создании систем на базе этого процессора .

Сроки развертывания

• Анонс: 24 июня 2026 года.
• Прототип: Физический прототип был доставлен OpenAI в день анонса .
• Запуск: OpenAI планирует развернуть Jalapeño к концу 2026 года, первоначально в дата-центрах .
• Дорожная карта: Jalapeño — первый шаг в рамках многопоколенческой вычислительной платформы. Второе поколение чипа уже, по сообщениям, запланировано на более передовой техпроцесс TSMC A16 .

Финансирование и затраты на инфраструктуру

• Создание инфраструктуры вокруг собственного чипа потребует значительных капиталовложений. OpenAI уже обеспечила мощности для развертывания дата-центров на уровне гигаватт для поддержки запуска .
• Компания также, по сообщениям, обеспечила резервирование мощностей на TSMC как для текущего техпроцесса N3, так и для будущего A16, что предполагает значительные предварительные расходы .
• Reuters и Bloomberg отмечают, что разработка собственного чипа является частью более широкой стратегии OpenAI по снижению зависимости от дорогих GPU Nvidia и контролю над собственной инфраструктурой .

Контекст индустрии: снижение зависимости от Nvidia

Jalapeño вписывается в общий тренд крупных игроков рынка (гиперскейлеров) по созданию собственных чипов для вытеснения GPU Nvidia:

• Google имеет серию TPU, Amazon — Trainium и Inferentia, Microsoft разрабатывает собственный AI-чип, а Meta также создает собственные чипы для инференса.
• Nvidia по-прежнему контролирует примерно 80% рынка AI-чипов, но гиперскейлеры все больше мотивированы соображениями стоимости, контроля над цепочками поставок и эффективности для конкретных задач .
• Снижение стоимости примерно на 50% по сравнению с сопоставимыми GPU напрямую решает экономическую проблему выполнения инференса в огромных масштабах .
• OpenAI рассматривает владение собственной микроэлектроникой как необходимое условие для «создания полного стека» — от моделей до оборудования — и получения конкурентного преимущества, выходящего за рамки только программного обеспечения .