AnswersPublished19 sources
OpenAI’nin Jalapeño çipi Nvidia’nın GB200 ve GB300 sistemlerini geride bıraktı mı?
OpenAI, Jalapeño’nun InferenceX testlerinde karşılaştırılan Nvidia GB200 ve GB300 sistemlerine göre watt başına 1,5–1,9 kat daha fazla yapay zekâ işi ve uçtan uca 1,7–3,6 kat daha düşük gecikme sunduğunu açıkladı. DeepSeek R1 testinde şirket, Jalapeño için kullanıcı başına saniyede yaklaşık 700 token; GB300 için ise...
YayımlayanGPT-5.6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 1.5 ile oluşturuldu
Research answer
Key takeaways
- OpenAI, Jalapeño’nun InferenceX testlerinde karşılaştırılan Nvidia GB200 ve GB300 sistemlerine göre watt başına 1,5–1,9 kat daha fazla yapay zekâ işi ve uçtan uca 1,7–3,6 kat daha düşük gecikme sunduğunu açıkladı.
- DeepSeek R1 testinde şirket, Jalapeño için kullanıcı başına saniyede yaklaşık 700 token; GB300 için ise 169 token bildirdi.
- Jalapeño eğitim için değil, çıkarım (inference) için tasarlandı. OpenAI, çipi 2026 sonuna kadar sınırlı ölçekte kendi altyapısında kullanmayı planlıyor; dış satış ise şu an gündemde değil.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did OpenAI’s custom Jalapeño inference chip, co-developed with Broadcom, demonstrate in its latest benchmarks against Nvidia’s GB200 an. Article summary: OpenAI says Jalapeño, its first Broadcom co-developed custom accelerator, beats the compared Nvidia GB200/GB300 rack systems on the tested inference workloads in both energy efficiency and response speed. These are early. Topic tags: general, documentation, general web, education, user generated. 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,
OpenAI’nin Broadcom ile birlikte geliştirdiği ilk özel yapay zekâ hızlandırıcısı Jalapeño, şirketin son çıkarım testlerinde Nvidia’nın GB200 ve GB300 sistemlerine kıyasla dikkat çekici sonuçlar verdi. OpenAI; seçili dil modellerinde watt başına daha fazla yapay zekâ işi, daha düşük uçtan uca gecikme ve etkileşimli kullanımda daha yüksek token hızları ölçtüğünü söylüyor. 3
4
Ancak kritik nokta şu: Bunlar belirli bir InferenceX yapılandırmasında elde edilen, erken aşamadaki ve büyük ölçüde şirket tarafından bildirilen sonuçlar. Her üretim yapay zekâ iş yükü için bağımsız, evrensel bir Nvidia karşılaştırması olarak değerlendirilmemeli. 4
7
Jalapeño testlerde ne kadar hızlıydı?
OpenAI, test edilen üç model genelinde Jalapeño’nun en yüksek aktarım hızında watt başına 1,5–1,9 kat daha fazla yapay zekâ işi yaptığını ve uçtan uca gecikmeyi 1,7–3,6 kat azalttığını bildirdi. Son derece etkileşimli iş yüklerinde ise performans artışının 2,1–4,1 kata ulaştığı belirtildi. 3
Model bazındaki öne çıkan sonuçlar şöyle:
GPT‑OSS 120B ve Nvidia GB200: Jalapeño, OpenAI’nin ölçümüne göre kilowatt başına 85.448 peak mixed-throughput birimine ulaştı. GB200’de bu değer 44.960’tı. Uçtan uca gecikme Jalapeño’da 1,03 saniye, GB200’de 1,80 saniye olarak ölçüldü. Tokenlar arasındaki minimum süre 0,69 milisaniyeydi; bu da kullanıcı başına saniyede yaklaşık 1.459 token anlamına geliyor. GB200’de karşılık gelen değer 535 token oldu.
4
DeepSeek R1 MXFP4 ve Nvidia GB300: Jalapeño, kilowatt başına 19.641 peak mixed-throughput birimi üretirken GB300’de bu değer 11.781 olarak açıklandı. Uçtan uca gecikme 1,65 saniyeye karşı 5,99 saniyeydi. Tokenlar arasındaki minimum sürede Jalapeño kullanıcı başına yaklaşık 700 token/saniye, GB300 ise 169 token/saniye verdi.
6
Kimi K2.5 MXFP4 ve Nvidia GB300: OpenAI, Jalapeño’da watt başına en yüksek aktarım hızının 1,5 kat, uçtan uca gecikmenin ise 3,4 kat daha iyi olduğunu bildirdi. Kullanıcı başına token hızı Jalapeño’da yaklaşık 694, GB300’de 182 olarak ölçüldü.
“Kullanıcı başına saniyede token” metriği, toplam sistem kapasitesinden farklı olarak tek bir isteğin yanıtı ne kadar hızlı aldığına odaklanır. Bu ayrım; sohbet, kod yazma ve yapay zekâ ajanları gibi kullanıcı deneyiminde anlık tepkinin önemli olduğu uygulamalarda özellikle değerlidir.
Özel bir çıkarım çipi neden daha hızlı olabilir?
Jalapeño, hem model eğitimi hem de çıkarım için kullanılabilen genel amaçlı bir GPU yerine, büyük dil modellerinin çıkarımına özel olarak tasarlanmış bir hızlandırıcı. Mimariyi OpenAI tasarlarken Broadcom silikon uygulaması ve ağ bileşenlerine, Celestica ise kart, raf ve sistem entegrasyonuna katkı sağladı. 17
32
Raf ölçeğindeki tasarım, iş yükünün mümkün olduğunca tek bir sistem içinde tutulmasını amaçlayan geniş bir bağlantılı ağ alanı üzerine kuruluyor. OpenAI, model durumunu ve özellikle KV önbelleğini yerel tutarak çipler arasındaki veri hareketini azaltmayı hedeflediğini belirtiyor. Böylece metin üretimi sırasında oluşabilecek iletişim beklemelerinin azaltılması amaçlanıyor. 4
6
Sistem ayrıca “prefill” ve “decode” aşamalarını birbirinden tamamen ayrılmış sabit kaynak havuzlarına bölmüyor. Şirket; hesaplama, bellek ve ağ kaynaklarının her iki aşama arasında esnek biçimde kullanılabildiğini söylüyor. Prefill, kullanıcının istemini işler ve genellikle hesaplama açısından yoğun bir aşamadır. Decode ise yanıtı token token üretir; bu aşamada bellek hareketi ve bant genişliği daha belirleyici olabilir. 4
6
Jalapeño’nun teknik ayrıntıları hâlâ sınırlı. Bir teknik açıklamada yaklaşık 1,7 exaFLOPS işlem gücüne ve 27 TB HBM belleğe sahip 128 çipli bir sistemden söz ediliyor. Bununla birlikte OpenAI’nin benchmark duyurusu, rafın tüm bileşen listesini veya her sonucu bağımsız biçimde yeniden üretmeye yetecek ayrıntıları paylaşmıyor. 4
OpenAI çipi dokuz ayda geliştirdiğini söylüyor
OpenAI, Jalapeño’nun ilk tasarım aşamasından üretim için “tape-out” sürecine, yani çip tasarımının fabrikaya gönderilecek son hâline, dokuz ayda ulaştığını belirtiyor. Şirket bu takvimi gelişmiş özel hızlandırıcılar için son derece kısa bir süre olarak nitelendiriyor. 17
21
OpenAI ayrıca kendi yapay zekâ modellerinin tasarım araştırması, uygulama geliştirme, ölçüm, doğrulama, aritmetik devre optimizasyonu ve programlama süreçlerinde kullanıldığını söylüyor. Şirkete göre GPT‑Astra ile birlikte çalışan Codex, daha önce planlanmamış üç açık ağırlıklı modeli iki ay içinde yüksek performansa taşıdı.
OpenAI, seçili GPT‑OSS dikkat ve mixture-of-experts bloklarında yapay zekâ tarafından üretilen uygulamaların, insan mühendislerin yazdığı mevcut uygulamalardan 1,5–1,8 kat daha hızlı olduğunu da bildirdi. Ancak bu oranlar belirli model bloklarına ait; tüm model servisinin performansını temsil etmiyor. 4
Sonuçların önemli sınırları var
Jalapeño’nun manşetlerde öne çıkan avantajı, test koşulları dikkate alınarak okunmalı.
Eğitim için tasarlanmadı
Jalapeño, eğitilmiş modelleri çalıştırmak yani çıkarım yapmak için tasarlandı. Model eğitimi için kullanılmıyor. Bu nedenle OpenAI’nin eğitim iş yüklerinde ve çıkarım kapasitesinin bir bölümünde Nvidia, AMD ve diğer hızlandırıcılara güvenmeyi sürdürmesi bekleniyor. 4
6
Başka bir deyişle Jalapeño, OpenAI altyapısındaki GPU sistemlerinin hemen yerine geçecek tam kapsamlı bir alternatif değil; daha özel bir tamamlayıcı platform.
Benchmark belirli bir servis profilini ölçtü
Karşılaştırmada SemiAnalysis’in herkese açık InferenceX benchmark’ı kullanıldı. Testler, nominal olarak tek turlu ve 8.000 token giriş ile 1.000 token çıkış içeren isteklerden oluşuyordu. Tüm isteğin servis edilme süreci ölçüldü, sistemler kullanıcı deneyimi açısından eşleştirildi ve sonuçlar yayımlanmış çip güç değerleri kullanılarak normalize edildi. 4
7
SemiAnalysis, OpenAI laboratuvarındaki çalışmaları izlediğini ancak benchmark paketinin tamamını kendisinin yürütmediğini belirtti. Kuruluş ayrıca bu yapılandırmanın daha uzun bağlamlı veya çok turlu ajan iş yüklerini, yönlendirmeyi, prefix caching’i, önbellek yönetimini ve offload davranışını test etmediği konusunda uyardı. Bu yazılım ve servis tercihleri, gerçek üretim performansını ciddi biçimde değiştirebilir. 6
Watt başına sonuçlarda güç hesabı etkili
OpenAI, Jalapeño için paket güç tüketimini 700 watt olarak listeliyor ve test edilen iş yüklerinde sürdürülebilir ölçülen gücün 550 watt veya altında kaldığını söylüyor. Karşılaştırmada GB200 için 1.200 watt, GB300 için 1.400 watt modellenmiş değerler kullanıldı. Bu nedenle watt başına bildirilen üstünlük; iş yüküne, ölçüm noktasına ve güç hesabı yöntemine kısmen bağlı. 4
Nvidia karşılaştırması zamanla sınırlı
Testler, o sırada GB200 veya GB300 için mevcut en iyi sonuçlarla yapıldı. Ancak Jalapeño geniş ölçekte kullanılmaya başladığında Nvidia’nın daha yeni sistemleri daha anlamlı karşılaştırma noktaları olabilir. Nvidia ayrıca GB300 üzerinde DeepSeek R1 sonuçlarını farklı bir MLPerf çevrimdışı metodolojisiyle yayımlıyor. Bu sonuçlar, Jalapeño’nun etkileşimli kullanıcı başına token verileriyle doğrudan karşılaştırılamaz. 1
2
4
OpenAI’nin dağıtım ve rekabet planı
OpenAI, Jalapeño’yu 2026 sonuna kadar kendi bilişim altyapısında sınırlı ölçekte kullanmayı planlıyor. Şirket, 2027’de daha yüksek kapasiteye ulaşmayı bekliyor. İkinci nesil çipin geliştirilmesinde ileri bir aşamaya gelindiği, üçüncü neslin ise şekillenmeye başladığı ifade ediliyor. 4
6
Şimdilik Jalapeño, dış şirketlerin satın alabileceği veya kiralayabileceği bir ürün değil. OpenAI donanım yöneticisi Richard Ho, şirket içindeki talebin dış satışları düşünmek için fazla yüksek olduğunu söyledi. 6
Bu nedenle strateji, Nvidia ve AMD’nin yerini hemen almak değil, OpenAI altyapısına farklı türde hızlandırıcılar eklemek. Jalapeño eğitim iş yüklerini karşılamadığı için OpenAI’nin gelecekte de heterojen, yani farklı üreticilerin ve farklı amaçlara sahip çiplerin birlikte kullanıldığı bir altyapıya sahip olması bekleniyor.
Google eğitim ve çıkarım için TPU’larını geliştiriyor. Amazon ve Microsoft kendi yapay zekâ çiplerini tasarlıyor; Anthropic de özel silikon geliştirme çalışmasından söz etti. Jalapeño, OpenAI’yi bu dikey entegrasyon yarışının içine daha doğrudan sokuyor. 6
Sonuç: Nvidia’yı tamamen geride bırakmak değil, belirli işe özel avantaj
Jalapeño’nun erken sonuçları, belirli bir iş yüküne göre tasarlanan hızlandırıcıların etkileşimli büyük dil modeli servisinde önemli avantajlar sağlayabileceğine işaret ediyor. Enerji verimliliği, yanıtın uçtan uca tamamlanma süresi ve kullanıcıya tokenların ulaşma hızı bu avantajların başında geliyor.
Fakat mevcut kanıtlar “OpenAI Nvidia’yı yendi” sonucundan daha dar bir iddiayı destekliyor. Bildirilen üstünlük; seçili modeller, belirli bir InferenceX iş yükü ve GB200 ile GB300 yapılandırmaları için geçerli. Jalapeño’nun daha geniş üretim trafiğinde, uzun bağlamlı ajanlarda, farklı yazılım yığınlarında, eğitimle ilişkili iş yüklerinde ve OpenAI’nin dağıtımı büyüdüğünde piyasada bulunacak Nvidia sistemleri karşısında nasıl performans göstereceği henüz net değil.
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’nın GB200 ve GB300 sistemlerini geride bıraktı mı?"?
OpenAI, Jalapeño’nun InferenceX testlerinde karşılaştırılan Nvidia GB200 ve GB300 sistemlerine göre watt başına 1,5–1,9 kat daha fazla yapay zekâ işi ve uçtan uca 1,7–3,6 kat daha düşük gecikme sunduğunu açıkladı.
What are the key points to validate first?
OpenAI, Jalapeño’nun InferenceX testlerinde karşılaştırılan Nvidia GB200 ve GB300 sistemlerine göre watt başına 1,5–1,9 kat daha fazla yapay zekâ işi ve uçtan uca 1,7–3,6 kat daha düşük gecikme sunduğunu açıkladı. DeepSeek R1 testinde şirket, Jalapeño için kullanıcı başına saniyede yaklaşık 700 token; GB300 için ise 169 token bildirdi.
What should I do next in practice?
Jalapeño eğitim için değil, çıkarım (inference) için tasarlandı. OpenAI, çipi 2026 sonuna kadar sınırlı ölçekte kendi altyapısında kullanmayı planlıyor; dış satış ise şu an gündemde değil.
Sources
openai.comJalapeño’s first results show industry-leading speed and efficiency in AI inference
techcrunch.comOpenAI’s Jalapeño chip is built for fast inference at scale, benchmarks show | TechCrunch