EVERYTHING
За даними The-decoder, OpenAI та Broadcom офіційно представили Jalapeño — спеціалізований акселератор, який стане основою багатопокоєнної платформи для роботи з великими мовними моделями. Цей крок знаменує перехід OpenAI від чисто програмного забезпечення до контролю над повним технологічним стеком, включаючи власне залізо. Під час презентації CEO Broadcom Hock Tan та президент Charlie Kawwas передали першу пластину чипа керівництву OpenAI, зокрема Sam Altman та Greg Brockman.
Архітектурні особливості та виробничий цикл
На відміну від модифікованих універсальних процесорів, Jalapeño розроблявся з нуля саме під завдання інференсу сучасних LLM. OpenAI відповідає за архітектурне проектування чипа, тоді як Broadcom забезпечує технології виробництва кремнію та мережеві рішення, зокрема використання своїх Tomahawk networking chips. Інтеграцію систем, включаючи розробку плат, стійок та загальну збірку, виконуватиме компанія Celestica.
Особливою відміткою став надшвидкий цикл розробки: від першого проекту до готовності до виробництва (tape-out) минуло лише дев'ять місяців. OpenAI стверджує, що це найшвидший цикл створення високопродуктивних ASIC у галузі. Компанія змогла прискорити процес завдяки використанню власних моделей для оптимізації етапів проектування заліза.
Продуктивність та плани розгортання
Попередні тести показують, що Jalapeño демонструє «суттєво кращі» показники продуктивності на ват порівняно з поточними галузевими стандартами. Хоча офіційні цифри ще не фіналізовані і чекають на детальний технічний звіт, архітектура чипа спрямована на мінімізацію переміщення даних та максимізацію утилізації ресурсів до теоретичного максимуму. Наразі інженерні зразки вже використовуються в лабораторіях для виконання ML-навантажень, зокрема для моделі GPT-5.3-Codex-Spark.
Масштабне розгортання чипів планується на кінець 2026 року у масштабах гігаватів спільно з Microsoft та іншими партнерами. Для забезпечення першого етапу постачання Broadcom висунула вимогу до Microsoft гарантувати викуп 40 відсотків виробництва. Контроль над залізом дозволить OpenAI забезпечити швидшу, надійнішу та дешевшу роботу моделей у промисловому масштабі.