AnswersPublished25 sources
Jalapeño проти Blackwell: OpenAI показала перевагу власного чипа для ШІ-висновків
За даними OpenAI, Jalapeño забезпечив у 1,5–1,9 раза більше роботи на ват і в 1,7–3,6 раза меншу наскрізну затримку, ніж системи Nvidia GB200 і GB300 у тестах трьох мовних моделей. Jalapeño — спеціалізований ASIC для інференсу, створений разом із Broadcom: його номінальна потужність становить 700 Вт, а виміряне стаб...
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-5.6 LunaЗображення створено за допомогою GPT Image 1.5
Research answer
Key takeaways
- За даними OpenAI, Jalapeño забезпечив у 1,5–1,9 раза більше роботи на ват і в 1,7–3,6 раза меншу наскрізну затримку, ніж системи Nvidia GB200 і GB300 у тестах трьох мовних моделей.
- Jalapeño — спеціалізований ASIC для інференсу, створений разом із Broadcom: його номінальна потужність становить 700 Вт, а виміряне стабільне споживання в тестах не перевищувало 550 Вт.
- Порівняння не є повністю рівнозначним: Jalapeño використовує пам’ять HBM4, тоді як протестовані системи Blackwell — ні.
- OpenAI планує розгорнути чип у дуже малих обсягах до кінця 2026 року, а суттєве масштабування очікується у 2027 му.
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
Перші оприлюднені результати OpenAI для Jalapeño містять важливий, але вузький висновок: спеціалізований ASIC компанії випередив системи Nvidia GB200 і GB300 за кількістю роботи на ват і швидкістю відповіді в окремих тестах обслуговування великих мовних моделей. Це суттєвий сигнал для інфраструктури штучного інтелекту, де вартість електроенергії та охолодження дедалі сильніше впливає на ціну кожного запиту. Але Jalapeño створювали саме для інференсу — генерації відповідей уже навченими моделями, — а не як універсальну заміну графічним процесорам Nvidia. 5
7
Для чого призначений Jalapeño
Jalapeño — це спеціалізована інтегральна схема, або ASIC, яку OpenAI розробила спільно з Broadcom для інференсу великих мовних моделей. Інференс — етап, на якому навчена модель генерує відповідь користувачеві; він відрізняється від навчання, під час якого створюють саму модель. Спеціально розроблений чип може пожертвувати частиною гнучкості заради вищої ефективності на передбачуваних і масових навантаженнях. 6
19
Саме ця спеціалізація є ключем до правильного прочитання результатів. GPU-системи Nvidia розраховані на значно ширший спектр завдань, тоді як Jalapeño оптимізований під вимоги OpenAI до обслуговування моделей і пов’язаний із її програмно-апаратним стеком. 5
6
Які результати показав чип
OpenAI заявляє, що протестувала Jalapeño проти систем на базі Nvidia GB200 і GB300 на трьох загальнодоступних моделях: GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B і Kimi K2.5 1T від Moonshot AI. У цих порівняннях Jalapeño забезпечив у 1,5–1,9 раза більше роботи на ват за пікової пропускної здатності та продемонстрував у 1,7–3,6 раза меншу наскрізну затримку, стверджує компанія. 5
7
13
Окремі показники виглядали так:
- На GPT-OSS 120B Jalapeño досяг 85 448 змішаних токенів за секунду на кіловат проти 44 960 у системи GB200 — приблизно 1,9-кратна перевага. Наскрізна затримка становила 1,03 секунди проти 1,80 секунди.
7
- На DeepSeek R1 670B результат Jalapeño сягнув 19 641 змішаного токена за секунду на кіловат проти 11 781 у GB300 — приблизно в 1,7 раза більше роботи на ват. Заявлена затримка становила 1,65 секунди проти 5,99 секунди.
- На Kimi K2.5 1T Jalapeño показав 18 195 змішаних токенів за секунду на кіловат проти 11 862 у GB300, тобто приблизно в 1,5 раза більше роботи на ват.
Для режимів із високою інтерактивністю, де важливіша швидка відповідь, ніж максимальна сумарна пропускна здатність, OpenAI повідомила про ще більшу перевагу — у 2,1–4,1 раза. 4
13
Енергетичні характеристики частково пояснюють привабливість такого підходу. Номінальна потужність Jalapeño становить 700 Вт, тоді як для порівнюваних прискорювачів GB200 і GB300 заявлено 1 200 і 1 400 Вт відповідно. За словами OpenAI, у проведених тестах стабільне виміряне споживання Jalapeño не перевищувало 550 Вт. 6
12
13
Менше споживання самого прискорювача не означає автоматичного пропорційного зниження загальної вартості дата-центру. Проте більша кількість виконаної роботи на одиницю енергії може зменшити навантаження на електромережі, системи охолодження та розподіл живлення. Для OpenAI, яка розраховує працювати у величезних масштабах, саме ці операційні ефекти є головним економічним аргументом на користь власного кремнію. 5
Наскільки коректне порівняння
Тести проводилися за допомогою публічного бенчмарку InferenceX від SemiAnalysis. Він вимірює наскрізне обслуговування моделей у різних режимах, а не лише теоретичні характеристики чипа, тому результати ближчі до реальних умов роботи inference-інфраструктури. 7
Водночас це все ще результати, представлені OpenAI, а не незалежно відтворений і повністю нейтральний вердикт. 4
5
Є і важлива апаратна застережність: Jalapeño використовує пам’ять HBM4, тоді як протестовані системи GB200 і GB300 — ні. SemiAnalysis назвала таке порівняння неповним і не цілком справедливим саме через цю різницю. 5
Це має значення, оскільки пропускна здатність і обсяг пам’яті критично важливі під час обслуговування великих моделей. Платформа Nvidia Rubin також використовує HBM4, тож вона може бути коректнішим представником того самого покоління для порівняння. Перевага Jalapeño над GB200 і GB300 тому не доводить, що чип випередить Rubin. 5
17
Ще одне обмеження — порівняння спеціалізованого чипа для інференсу із системами ширшого призначення. GPU Nvidia можна використовувати для навчання, донавчання, інференсу та роботи з моделями, архітектура яких змінюється. ASIC найбільш вигідний тоді, коли цільове навантаження достатньо стабільне, щоб виправдати таку вузьку спеціалізацію. 5
20
Коли почнеться розгортання
OpenAI планує почати використовувати Jalapeño у власній обчислювальній інфраструктурі в дуже малих обсягах до кінця 2026 року, а суттєвіше масштабування провести у 2027-му. 11
33
Проєкт розрахований на кілька поколінь. OpenAI повідомляє, що чипи другого й третього поколінь уже перебувають у розробці, а Broadcom описує дорожню карту для дата-центрів гігаватного масштабу спільно з Microsoft та іншими партнерами. 3
11
30
Ширша стратегія полягає у вертикальному спільному проєктуванні: моделі, програмне забезпечення для інференсу, пам’ять, мережі, системи та кремній мають розроблятися узгоджено, а не як незалежні компоненти. Потенційний виграш — кращий контроль над затримкою та вартістю обслуговування. Компроміс — менша універсальність такого обладнання порівняно з GPU. 3
6
33
Швидкий цикл розробки вражає, але передача дизайну у виробництво ще не означає налагодженого масового випуску. Виробничий вихід придатних чипів, інтеграція систем, зрілість програмного забезпечення, постачання та здатність підтримувати майбутні моделі визначать, чи перетвориться перевага в бенчмарках на тривалу інфраструктурну перевагу. Наявні повідомлення підтверджують плани розгортання, але ще не його фактичний масштаб. 30
33
Чому Jalapeño не замінить Nvidia найближчим часом
OpenAI заявила, що й надалі покладатиметься на Nvidia для навчання моделей і як на обчислювального партнера. 4
11
Такий розподіл цілком логічний. Навчання передових моделей потребує гнучких систем, здатних працювати зі змінними архітектурами, алгоритмами та експериментами. GPU Nvidia також мають перевагу у вигляді програмної екосистеми CUDA, мережевих рішень і повноцінних дата-центрових платформ. 5
Тож Jalapeño варто сприймати як стратегію точкової заміни. OpenAI може застосовувати його для регулярних і передбачуваних інференс-навантажень, де компанія контролює моделі, програмне забезпечення та інфраструктуру. Nvidia залишатиметься важливою для навчання, досліджень, ітерацій моделей та завдань, у яких гнучкість важливіша за спеціалізацію. 4
5
Чому реакція Nvidia складніша за просте заперечення загрози
Позиція генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга, який применшував загрозу від спеціалізованих чипів, фактично зводиться до ширшого аргументу: Nvidia продає не лише прискорювач для інференсу, а гнучку обчислювальну платформу повного циклу. Її GPU можуть навчати, донавчати й обслуговувати моделі, адаптуючись до змін у моделях та алгоритмах. До цього додаються CUDA, мережеве обладнання та системний стек Nvidia. 5
Тому вузька перевага ASIC у конкретному тесті не обов’язково переконує клієнта, якому потрібна одна платформа для різноманітних і мінливих завдань.
Масштаб розгортання також обмежує негайний конкурентний ефект. Спочатку Jalapeño працюватиме у власній інфраструктурі OpenAI, а не буде загальнодоступною альтернативою, яку клієнти зможуть купувати й розгортати на ринку. 1
4
У цьому сенсі оголошення OpenAI швидше змінює її переговорну позицію на ринку інференсу, ніж перевертає весь ринок ШІ-обчислень. Компанія продемонструвала можливу альтернативу для частини навантажень, але не відмовилася від залежності від Nvidia.
Що це означає для Nvidia та ринку чипів
Аналітики вважають Jalapeño доказом того, що ASIC, розроблений великим оператором дата-центрів під власні потреби, може зрівнятися з системами класу Blackwell або перевершити їх за ефективністю інференсу. Це здатне посилити тиск на Nvidia у сфері обслуговування моделей, особливо якщо великі AI-компанії прагнутимуть знизити витрати та залежність від одного постачальника. 17
32
OpenAI не єдина, хто розробляє власний кремній. Google, AWS і Meta також створюють спеціалізовані AI-чипи, що підсилює загальний рух до інфраструктури, оптимізованої під конкретні навантаження. 5
Найімовірніший сценарій — не раптовий крах GPU, а сегментація ринку:
- Власні ASIC можуть стати привабливими для стабільних і масових інференс-навантажень, які великі платформи контролюють від моделі до дата-центру.
- GPU Nvidia найімовірніше збережуть значну цінність у навчанні, швидкому експериментуванні з моделями, різнорідних завданнях і програмних екосистемах, де важлива гнучкість.
5
20
- Компанії з власним кремнієм отримають сильнішу переговорну позицію під час майбутніх закупівель GPU, перенісши передбачувану частину інференсу на власне обладнання.
Ключове питання полягає в тому, чи збережуться заявлені переваги Jalapeño після незалежніших порівнянь, зміни моделей і переходу до масового виробництва. Наразі факти підтверджують вужчий висновок: спеціалізований кремній OpenAI може бути дуже конкурентним щодо Blackwell на окремих інференс-навантаженнях, але Nvidia все ще глибоко вбудована в решту AI-обчислювального стека.
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 проти Blackwell: OpenAI показала перевагу власного чипа для ШІ-висновків"?
За даними OpenAI, Jalapeño забезпечив у 1,5–1,9 раза більше роботи на ват і в 1,7–3,6 раза меншу наскрізну затримку, ніж системи Nvidia GB200 і GB300 у тестах трьох мовних моделей.
What are the key points to validate first?
За даними OpenAI, Jalapeño забезпечив у 1,5–1,9 раза більше роботи на ват і в 1,7–3,6 раза меншу наскрізну затримку, ніж системи Nvidia GB200 і GB300 у тестах трьох мовних моделей. Jalapeño — спеціалізований ASIC для інференсу, створений разом із Broadcom: його номінальна потужність становить 700 Вт, а виміряне стабільне споживання в тестах не перевищувало 550 Вт.
What should I do next in practice?
Порівняння не є повністю рівнозначним: Jalapeño використовує пам’ять HBM4, тоді як протестовані системи Blackwell — ні.