AnswersPublished25 sources
OpenAI’nin Jalapeño çipi Nvidia Blackwell’i geride bıraktı mı?
OpenAI, Jalapeño’nun üç dil modeli üzerindeki testlerde Nvidia GB200 ve GB300 sistemlerine kıyasla watt başına 1,5–1,9 kat daha fazla AI işi ve 1,7–3,6 kat daha düşük uçtan uca gecikme sunduğunu bildiriyor. Broadcom ile geliştirilen ve yalnızca çıkarım için tasarlanan ASIC’in güç değeri 700 watt; testlerde ölçülen s...
YayımlayanGPT-5.6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 1.5 ile oluşturuldu
Research answer
Key takeaways
- OpenAI, Jalapeño’nun üç dil modeli üzerindeki testlerde Nvidia GB200 ve GB300 sistemlerine kıyasla watt başına 1,5–1,9 kat daha fazla AI işi ve 1,7–3,6 kat daha düşük uçtan uca gecikme sunduğunu bildiriyor.
- Broadcom ile geliştirilen ve yalnızca çıkarım için tasarlanan ASIC’in güç değeri 700 watt; testlerde ölçülen sürekli tüketim 550 watt veya altında kaldı.
- Karşılaştırma tamamen eşit koşullarda yapılmadı: Jalapeño HBM4 bellek kullanırken test edilen Blackwell sistemlerinde aynı bellek teknolojisi bulunmuyor.
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
OpenAI’nin Jalapeño için yayımladığı ilk sonuçlar, Nvidia’nın yapay zekâ altyapısına karşı kapsamlı bir zaferden çok, belirli bir kullanım alanında güçlü bir alternatif ortaya koyuyor. Şirket, Broadcom ile geliştirdiği özel çıkarım ASIC’inin, seçili büyük dil modeli servis testlerinde Nvidia’nın GB200 ve GB300 sistemlerinden watt başına daha fazla iş çıkardığını ve yanıtları daha düşük gecikmeyle ürettiğini söylüyor. 5
7
Bu sonuç, modelleri kullanıcılara sunma maliyetinde elektriğin, soğutmanın ve veri merkezi kapasitesinin giderek daha önemli hâle geldiği bir dönemde dikkat çekici. Ancak Jalapeño, Nvidia GPU’larının her kullanım alanındaki yerine geçmek üzere tasarlanmadı. Çipin asıl hedefi, yüksek hacimli ve öngörülebilir yapay zekâ çıkarımı.
Jalapeño tam olarak ne için tasarlandı?
Jalapeño, OpenAI ve Broadcom tarafından büyük dil modellerinin çıkarım aşaması için geliştirilen uygulamaya özel bir entegre devre (ASIC). Çıkarım, eğitilmiş bir modelin kullanıcı sorularına yanıt üretmesi aşamasıdır; modeli oluşturmak için yapılan eğitim sürecinden farklıdır. 6
19
ASIC yaklaşımı, esnekliğin bir bölümünü belirli görevlerdeki verimlilikle takas eder. İş yükü istikrarlı ve yüksek hacimliyse, yalnızca o göreve göre tasarlanan bir çip daha az enerjiyle daha fazla iş yapabilir. Nvidia GPU’ları ise eğitim, ince ayar, çıkarım ve farklı model mimarileri gibi çok daha geniş bir kullanım alanını destekler. 5
6
Bu uzmanlaşma, Jalapeño’nun test sonuçlarını yorumlarken kritik önem taşıyor: Çip, OpenAI’nin modelleri, yazılımı ve veri merkezi altyapısıyla birlikte çalışacak şekilde optimize ediliyor.
Açıklanan performans sonuçları
OpenAI, Jalapeño’yu üç kamuya açık modelle test etti: GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B ve Moonshot AI’ın 1 trilyon parametreli Kimi K2.5 modeli. Şirketin açıkladığı sonuçlara göre Jalapeño, karşılaştırılan GB200 ve GB300 tabanlı sistemlere kıyasla tepe üretim hızında watt başına 1,5–1,9 kat daha fazla AI işi ve 1,7–3,6 kat daha düşük uçtan uca gecikme sağladı. 5
7
13
Model bazındaki veriler farkın hangi aralıkta değiştiğini gösteriyor:
- GPT-OSS 120B: Jalapeño, kilowatt başına saniyede 85.448 karma token üretirken GB200 sistemi 44.960 token seviyesinde kaldı. Bu, yaklaşık 1,9 katlık bir avantaj anlamına geliyor. Uçtan uca gecikme 1,03 saniyeye karşı 1,80 saniye olarak ölçüldü.
7
- DeepSeek R1 670B: Jalapeño, GB300 sistemindeki 11.781’e kıyasla kilowatt başına saniyede 19.641 karma token üretti; watt başına iş miktarı yaklaşık 1,7 kat daha yüksekti. Gecikme ise 1,65 saniyeye karşı 5,99 saniye olarak bildirildi.
- Kimi K2.5 1T: Jalapeño, GB300’ün 11.862 değerine karşılık kilowatt başına saniyede 18.195 karma token elde etti. Bu da watt başına yaklaşık 1,5 kat daha fazla iş demek.
OpenAI, kullanıcının hızlı yanıt beklediği ve toplam üretim hacminden çok etkileşim hızının önem kazandığı çalışma noktalarında farkın daha da açıldığını belirtiyor. Şirket bu senaryolarda 2,1–4,1 kat daha yüksek performans bildirdi. 4
13
Güç tüketimi neden önemli?
Jalapeño’nun nominal güç değeri 700 watt. Karşılaştırılan Nvidia hızlandırıcılarında bu değer GB200 için 1.200 watt, GB300 içinse 1.400 watt. OpenAI, test edilen iş yüklerinde Jalapeño’nun ölçülen sürekli güç tüketiminin 550 watt veya altında kaldığını söylüyor. 6
12
13
Daha düşük çip gücü, veri merkezinin toplam maliyetinin aynı oranda düşeceği anlamına gelmez. Sunucu, bellek, ağ, soğutma, enerji dağıtımı ve işletme giderleri de hesaba katılmalı. Yine de aynı enerjiyle daha fazla model çıktısı üretmek, elektrik ve soğutma sistemleri üzerindeki baskıyı azaltabilir. OpenAI’nin hedeflediği büyük ölçekte özel silikonun ekonomik gerekçesi de burada yatıyor. 5
Testler ne kadar güvenilir?
Testlerde SemiAnalysis’in kamuya açık InferenceX karşılaştırması kullanıldı. Ölçüm, yalnızca teorik çip özelliklerine değil, üç farklı modelde uçtan uca model sunumuna ve farklı çalışma noktalarına odaklandı. Bu yaklaşım, gerçek servis operasyonlarına yalnızca teknik özelliklerden daha yakın bir tablo sunuyor. 7
Bununla birlikte sonuçlar hâlâ OpenAI tarafından bildirilen sonuçlar. Bağımsız olarak tekrarlanmış, tüm üreticiler için tarafsız bir hüküm olarak değerlendirilmemeli. 4
5
Daha önemli bir sınırlama da bellek teknolojisi. Jalapeño HBM4 kullanıyor; test edilen GB200 ve GB300 sistemlerinde ise aynı bellek nesli bulunmuyor. SemiAnalysis bu nedenle karşılaştırmayı eksik ve tamamen adil olmayan bir kıyas olarak nitelendirdi. 5
Büyük modellerin sunumunda bellek kapasitesi ve bant genişliği kritik olduğundan bu fark göz ardı edilemez. Nvidia’nın HBM4 kullanan Rubin platformu, aynı bellek teknolojisini taşıdığı için Jalapeño’ya nesil açısından daha yakın bir rakip olabilir. Dolayısıyla Jalapeño’nun GB200 ve GB300 karşısındaki üstünlüğü, Rubin’i de geride bırakacağını kanıtlamıyor. 5
17
Ayrıca burada yalnızca çıkarım için üretilmiş bir ASIC, çok amaçlı sistemlerle karşılaştırılıyor. Nvidia GPU’ları eğitimden ince ayara ve çıkarıma kadar pek çok işte kullanılabilirken Jalapeño’nun değeri, hedef iş yükünün uzmanlaşmayı hak edecek kadar istikrarlı olmasına bağlı. 5
20
Dağıtım takvimi ve geliştirme planı
OpenAI, Jalapeño’yu kendi bilgi işlem altyapısında 2026’nın sonlarına doğru çok küçük miktarlarda kullanmaya başlamayı planlıyor. Daha kapsamlı bir kapasite artışının 2027’de gerçekleşmesi bekleniyor. 11
33
Program tek nesillik bir ürün olarak tasarlanmıyor. OpenAI, ikinci ve üçüncü nesil çiplerin şimdiden geliştirme aşamasında olduğunu belirtiyor. Broadcom ise Microsoft ve diğer veri merkezi ortaklarıyla gigawatt ölçeğinde, birden fazla nesle yayılan dağıtım planından söz ediyor. 3
11
30
Bu strateji, donanım ve yazılımın birlikte tasarlanmasına dayanıyor: modeller, çıkarım yazılımı, bellek, ağ altyapısı, sistemler ve silikon tek bir plan içinde koordine ediliyor. Bunun potansiyel getirisi daha düşük gecikme ve daha iyi servis maliyeti kontrolü. Bedeli ise donanımın genel amaçlı GPU’lar kadar yeniden kullanılabilir olmaması. 3
6
33
Konseptten üretim için tasarımın tamamlanmasına kadar geçen sürenin kısa olması dikkat çekici. Ancak hızlı bir tasarım süreci, yüksek hacimli ve sorunsuz üretimin kanıtı değil. Üretim verimi, sistem entegrasyonu, yazılım olgunluğu, tedarik ve gelecekteki modellere uyum, benchmark avantajının kalıcı bir altyapı avantajına dönüşüp dönüşmeyeceğini belirleyecek. Mevcut haberler planlanan takvimi doğruluyor; nihai üretim ölçeğini ise henüz göstermiyor. 30
33
Jalapeño neden Nvidia’nın yerini hemen alamaz?
OpenAI, eğitim süreçlerinde ve bilgi işlem ortağı olarak Nvidia’ya güvenmeye devam edeceğini açıkça belirtti. 4
11
Bu iş bölümü mantıklı. Öncü modellerin eğitimi; değişen mimarilere, algoritmalara ve deneylere uyum sağlayabilecek esnek sistemler gerektiriyor. Nvidia’nın GPU’ları bu esnekliğin yanı sıra CUDA yazılım ekosisteminden, ağ çözümlerinden ve kapsamlı veri merkezi sistemlerinden yararlanıyor. 5
Bu nedenle Jalapeño, Nvidia’ya karşı topyekûn bir değişimden çok hedefli bir ikame stratejisi olarak görülmeli. OpenAI, modelleri ve servis yazılımı üzerinde kontrol sahibi olduğu, tekrar eden ve öngörülebilir çıkarım işlerini Jalapeño’ya taşıyabilir. Eğitim, araştırma, model geliştirme ve esnekliğin önemli olduğu iş yüklerinde Nvidia GPU’ları kullanılmaya devam edecek. 4
5
Jensen Huang’ın yaklaşımı neden daha nüanslı?
Nvidia CEO’su Jensen Huang’ın özel çiplerin oluşturduğu tehdidi küçümsemesinin temelindeki argüman, Nvidia’nın yalnızca bir çıkarım çipi değil, esnek bir tam yığın bilgi işlem platformu sunduğu fikrine dayanıyor. GPU’lar eğitim, ince ayar ve çıkarım yapabildiği gibi modeller ve algoritmalar değiştikçe farklı görevlere de uyarlanabiliyor. CUDA, ağ çözümleri ve sistem katmanı bu avantajı çip seviyesindeki performans karşılaştırmasının ötesine taşıyor. 5
Üstelik Jalapeño’nun kısa vadeli ticari etkisi dağıtım ölçeğiyle sınırlı. Çip başlangıçta OpenAI’nin kendi altyapısında kullanılacak; piyasadaki müşterilerin genel olarak satın alıp kurabileceği bir Nvidia alternatifi hâline gelmesi söz konusu değil. 1
4
Bu nedenle duyurunun ilk etkisi, toplam AI bilgi işlem pazarını bir gecede değiştirmekten çok, çıkarım alanındaki pazarlık dengelerini etkileyebilir. OpenAI kendi iş yüklerinin bir bölümü için olası bir alternatif gösterdi, ancak Nvidia’ya bağımlılığını sona erdirmiş değil.
Nvidia ve AI çipi pazarı için anlamı ne?
Analistler, Jalapeño’yu büyük teknoloji şirketleri tarafından tasarlanan özel ASIC’lerin çıkarım verimliliğinde Blackwell sınıfı sistemlere yetişebildiğinin veya onları geçebildiğinin bir göstergesi olarak görüyor. Bu durum, özellikle model sunum maliyetlerinin önem kazandığı çıkarım pazarında Nvidia üzerinde baskı oluşturabilir. 17
32
OpenAI bu alanda yalnız değil. Google, AWS ve Meta’nın da kendi yapay zekâ çiplerini geliştirdiği belirtiliyor. Bu eğilim, büyük platformların belirli iş yüklerinde donanımı kendi ihtiyaçlarına göre tasarlamaya yöneldiğini gösteriyor. 5
En olası sonuç, GPU’ların bir anda ortadan kalkması değil, pazarın daha fazla bölümlenmesi:
- Özel ASIC’ler, büyük platformların kontrol ettiği istikrarlı ve yüksek hacimli çıkarım işlerinde cazip hâle gelebilir.
- Nvidia GPU’ları, eğitim, hızlı model denemeleri, farklı türdeki iş yükleri ve esnekliği ödüllendiren yazılım ekosistemlerinde güçlü kalabilir.
5
20
- Kendi silikonunu geliştiren şirketler, öngörülebilir çıkarım taleplerini kendi donanımlarına taşıyarak gelecekteki GPU alımlarında daha güçlü pazarlık yapabilir.
Sonuçta asıl soru, Jalapeño’nun bildirilen avantajlarını daha adil karşılaştırmalarda, değişen modellerde ve üretim ölçeğinde koruyup koruyamayacağı. Şimdilik kanıtların desteklediği daha dar sonuç şu: OpenAI, özel silikonun belirli çıkarım iş yüklerinde Nvidia Blackwell ile son derece rekabetçi olabileceğini gösterdi. Ancak Nvidia, AI bilgi işlem ekosisteminin geri kalanında hâlâ güçlü ve OpenAI’nin stratejisinin önemli bir parçası.
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 "OpenAI’nin Jalapeño çipi Nvidia Blackwell’i geride bıraktı mı?"?
OpenAI, Jalapeño’nun üç dil modeli üzerindeki testlerde Nvidia GB200 ve GB300 sistemlerine kıyasla watt başına 1,5–1,9 kat daha fazla AI işi ve 1,7–3,6 kat daha düşük uçtan uca gecikme sunduğunu bildiriyor.
What are the key points to validate first?
OpenAI, Jalapeño’nun üç dil modeli üzerindeki testlerde Nvidia GB200 ve GB300 sistemlerine kıyasla watt başına 1,5–1,9 kat daha fazla AI işi ve 1,7–3,6 kat daha düşük uçtan uca gecikme sunduğunu bildiriyor. Broadcom ile geliştirilen ve yalnızca çıkarım için tasarlanan ASIC’in güç değeri 700 watt; testlerde ölçülen sürekli tüketim 550 watt veya altında kaldı.
What should I do next in practice?
Karşılaştırma tamamen eşit koşullarda yapılmadı: Jalapeño HBM4 bellek kullanırken test edilen Blackwell sistemlerinde aynı bellek teknolojisi bulunmuyor.