OpenAI 自研 Jalapeño AI chip,重點係推理成本同供應
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OpenAI 自研 Jalapeño AI chip,重點係推理成本同供應

圖片:via Android Authority — https://www.androidauthority.com/openai-jalapeno-ai-processor-3680957/
TechLab 編輯部(譯)·

同 Broadcom 做自家推理晶片,ChatGPT 同 API 長遠或快啲穩啲

OpenAI 終於有自己粒推理 chip

OpenAI 喺 6 月 24 日同 Broadcom 公布 Jalapeño,官方叫佢做 OpenAI 第一粒 Intelligence Processor。Android Authority 嘅報道重點有三個:同 Broadcom 合作、目標 2026 年底部署、主攻 LLM inference,即係 ChatGPT、API、Codex 收到 request 之後計答案嗰段工作。呢粒 chip 唔係消費級產品,短期亦冇講到會負責訓練下一代大模型;OpenAI 想自己掌握嘅,其實係 server 背後最燒錢、最常用嗰層運算。

OpenAI CEO Sam Altman 同 Broadcom CEO Hock Tan 展示 Jalapeño inference chip

圖片:OpenAI

點解焦點放喺 inference

AI 公司成日講 model 有幾勁,但真金白銀每日燒喺 inference:每個 prompt、每次圖片分析、每段 agent 任務,都要喺數據中心拎電、拎 memory bandwidth、拎 networking 吞吐。Agent 產品一做多步任務,token 數同等待時間就好易飆上去,所以 OpenAI 今次成篇官方稿都圍住 performance-per-watt 講。每瓦可以交到多啲有效 token,意思唔淨係慳電費,仲係同一個機房、同一份供電入面,可以 serve 多啲人,或者喺高峰時少啲塞車。

Broadcom 嘅角色唔細

OpenAI 係設計方,Broadcom 負責晶片工程同連接技術,官方仲提到 Celestica 做 board、rack 同系統整合。呢個分工好現實:OpenAI 熟悉自己嘅 model、kernel 同服務運作方式,Broadcom 就熟悉 ASIC、Tomahawk 連接技術同大規模出貨。Jalapeño 官方話由初始設計到交付製造用晶片設計(tape-out)只用 9 個月,部分流程用咗 OpenAI 自己嘅模型幫手;呢個講法幾吸睛,但都要記住 tape-out 只係進入製造關口,唔等於大規模量產已經穩陣。

官方效能講法要打個折

OpenAI 同 Broadcom 話工程樣本已經喺實驗室以目標頻率同功耗跑機器學習工作負載,甚至點名包括 GPT-5.3-Codex-Spark;同時又話早期測試每瓦效能好過而家頂級方案。不過官方同一段都講明最終效能仲量緊,技術報告要之後幾個月先有。換句話講,呢個消息值得睇,但 benchmark、延遲、每 token 成本、穩定性,暫時都未有第三方數字。

Nvidia 會唔會即刻受壓

Jalapeño 出咗,唔代表 Nvidia 個優勢即刻鬆動。訓練新模型、通用 GPU cluster、生態工具、開發者熟悉度,Nvidia 仲有好厚優勢。但 OpenAI 想減嘅,係對單一供應同價格節奏嘅依賴。去到 ChatGPT 同 API 呢種長期開住嘅服務,推理成本每跌少少,乘返每日海量 request,就會變成好實在嘅毛利、排隊時間同容量差距。自研 ASIC 做得成,Nvidia 仍然食大份,不過 OpenAI 講價同排產嘅底氣會大啲。

對用 ChatGPT / API 嘅人有咩關係

短期睇,一般公司同開發者唔會因為 Jalapeño 即日見到 API 價錢改、ChatGPT 回覆突然快一截。要睇嘅係 2026 年底部署後,OpenAI 新增容量會點放入產品:係畀 Codex 類 agent 多做幾步、畀 API 高峰期少啲 rate limit,定係用成本空間去推平價 plan。Broadcom 同 OpenAI 去年 10 月講過 10GW 自研 accelerator 合作,目標 2026 下半年開始、2029 年底完成;Jalapeño 似係呢條路線第一次拎出嚟見人。

所以今次唔好當成一場「OpenAI 打低 Nvidia」嘅即時戲碼。OpenAI 正喺由模型公司變成自己管埋 compute stack 嘅平台公司,而 Jalapeño 只係第一步。之後要睇技術報告同實際部署數字,先知佢喺每瓦效能、延遲同供應上,究竟幫 ChatGPT、API、Codex 改到幾多。


參考來源

本文根據原文及公開資料整理;資料有出入時,以原文及官方資料為準。

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