После презентации ASIC Jalapeño от OpenAI возник закономерный вопрос: для кого он предназначен? Это не значит, что ускоритель не имеет назначения, скорее OpenAI нечетко определила свои амбиции в области аппаратного обеспечения. С одной стороны, компания предполагала, что создает ASIC для собственных нужд, когда OpenAI и Broadcom объявили о своем партнерстве в прошлом году. С другой стороны, OpenAI представила бенчмарки, сравнивающие Jalapeño с ускорителями Nvidia Blackwell, и подтвердила многопоколенческий план развития на Hot Chips 2026. Jalapeño создан для вычислительных потребностей OpenAI, сообщил Ричард Хо, руководитель отдела аппаратного обеспечения OpenAI, изданию *Tom’s Hardware Premium*. Однако вице-президент говорит: «Честно говоря, его можно использовать для кого угодно», оставляя дверь открытой для более широкого внедрения. Полный текст интервью можно прочитать здесь. «У нас внутри компании такой высокий спрос на вычислительные мощности. Нам потребуется немало времени, чтобы удовлетворить даже собственный спрос, который постоянно растет», — сказал Хо. «Я думаю, что мы будем заняты обеспечением вычислительных мощностей для OpenAI в течение длительного времени. Это не значит, что его нельзя использовать где-то еще. Я считаю, что можно, но я думаю, что наш приоритет — прежде всего обеспечить удовлетворение вычислительных потребностей OpenAI». Конкурентное позиционирование Jalapeño в основном сводится к бенчмаркам, которыми OpenAI поделилась на Hot Chips, проведенным на бенчмарке InferenceX от SemiAnalysis и сравнивающим Jalapeño с Nvidia GB200 и GB300. ASIC распространены, но конкурентоспособная производительность для них встречается нечасто, и на то есть веские причины. Они созданы для ускорения конкретных рабочих нагрузок. Однако с Jalapeño OpenAI продемонстрировала ускорение собственных моделей с открытым весом GPT-OSS, а также DeepSeek R1 и Kimi K2.5. Изначально OpenAI не планировала показывать бенчмарки на Hot Chips и не была уверена, будет ли вообще выступать на мероприятии, рассказал нам Хо. Руководитель повторил историю, рассказанную OpenAI на сцене Hot Chips, о том, как команда инженеров запустила Kimi и DeepSeek на Jalapeño за два месяца между получением образца A0 и презентацией на Hot Chips. Хотя Хо ясно дал понять, что Jalapeño развертывается внутри компании и пока останется внутренним, он, безусловно, оставил дверь открытой для более широкого выхода на рынок аппаратного обеспечения. Говоря о бенчмарках, показанных на Hot Chips, Хо сказал: «Мы действительно хотели продемонстрировать, чтобы развеять ошибочное представление в отрасли о том, что наш собственный чип для инференса предназначен только для моделей OpenAI… Он программируемый, универсальный и не жестко закодирован для моделей OpenAI». Одной из возможных причин нежелания выходить на внешний рынок аппаратного обеспечения является поставка. Хо сказал: «Существует новый базовый уровень поставок», имея в виду последние два года, когда Хо и генеральный директор OpenAI Сэм Альтман посещали фабрики и просили увеличить мощности. Хотя Хо утверждает, что «[OpenAI] в хорошей форме» с точки зрения внутренних поставок, поставки для внешних клиентов, вероятно, представляют собой другую историю. Jalapeño работает с другими моделями, но сырая конкурентная производительность не была основной целью проектирования. Когда я спросил о движущей силе разработки Jalapeño, Хо был прямолинеен: «Это была эффективность». Руководитель отметил эффективность как родственную вычислительной мощности, указав на современные центры обработки данных с ограниченным энергопотреблением и на то, как более эффективный движок инференса представляет собой более эффективные вычисления. Хо также указал на то же прагматичное принятие решений как на движущую силу разработки Jalapeño, особенно в отношении совместного проектирования с внутренними моделями OpenAI. «[Совместное проектирование — это] то, что вы не можете сделать с сторонним поставщиком кремния действительно хорошо, потому что в моделях много исследовательского интеллектуального капитала, и вы просто не можете делиться этим широко, потому что это утечет. Это выйдет наружу, сколько бы соглашений о неразглашении вы ни заключили». Если бы Jalapeño предназначался для более широкого развертывания, он бы конкурировал не с платформой Nvidia Grace Blackwell, а с более новой платформой Vera Rubin. Хо сказал, что сравнение с Blackwell было «потому, что это были лучшие опубликованные результаты, которые мы смогли найти». Однако компания провела больше внутренних тестов, как против Vera Rubin, так и для больших контекстных окон. Бенчмарки InferenceX рассматривали только бенчмарки 8k1k, которые представляют собой фиксированные 8000 входных токенов и 1000 выходных токенов. Хо сказал, что внутренние тесты OpenAI показывают, что ASIC «кажется, работает даже лучше, чем существующие бенчмарки некоторых других доступных устройств». Более интересным является сравнение с Vera Rubin, которое, по словам OpenAI, выглядит хорошо. «Очевидно, но к тому времени, когда мы развернемся, это будет [Vera Rubin], возможно, даже VR Ultra в некоторых частях графика развертывания. Мы провели свои внутренние тесты, но, очевидно, мы их не публикуем. Они должны исходить от Nvidia и других людей, которые могут это сделать… да, мы очень хорошо справляемся с ними», — сказал Хо.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Jake Roach
