Jalapeño、OpenAI製チップの初の実測値がNVIDIAを上回る——ただし社外での再現はまだない

Jalapeñoは2026年6月24日にBroadcomとともに発表され、8月25日にOpenAIが初の性能データを公開した。新しいのはチップそのものではなく、公開ベンチマーク上でNVIDIAのハードウェアと比較できる数字がようやく出てきたという事実だ。SemiAnalysisのオープンソーススイートInferenceXで実施された測定によれば、このプロセッサはNVIDIAのGB200・GB300システムに対し、キロワットあたりのスループットが1.5〜1.9倍、エンドツーエンドのレイテンシが1.7〜3.6倍低いという結果を記録した（レイテンシの最大差はDeepSeek R1 670BをGB300システムと比較した際に計測されている）。InferenceXは、実行中のログが見えるGitHub Actionsのワークフローで生成される公開ダッシュボードに結果を掲載しているが、Jalapeñoの数字の出どころは部分的に不透明なままだ。SemiAnalysisはシリコンの実在を確認したものの、検証がどこまで及んだのかは未確定である。同社のエンジニアがOpenAIの研究所で自ら負荷を実行したと書く報道もあれば、実行に立ち会っただけで数字はOpenAI側から提供されたものだとする報道もある。ただし二点では一致している。長文脈のマルチターン・エージェント負荷を扱うAgentXスイートはJalapeñoでは実行されておらず、第三者のハードウェアでの独立再現も存在しない。

付け加えておくべきは、比較対象が異なる電力クラスのアクセラレータだという点だ。Jalapeñoは公称700 W（テスト中の持続消費は550 W未満）で動作するのに対し、基準となるNVIDIAのシステムは1,200 Wと1,400 Wである。OpenAIは自社モデルを設計支援に使い、わずか9か月でテープアウトを完了したとしているが、技術的な詳細は乏しい。製造ノード、メモリ容量、トークンあたりのコストはいずれも公表されていない。ロードマップでは2026年末までに少量、2027年に本格的な展開を見込み、第2世代はすでに開発中だという。

OpenAIがこの結果を——ハードウェア責任者リチャード・ホーの言葉で「最先端に対する非常に大きな前進」と——発信する一方、NVIDIAは7月に終えた2027会計年度第2四半期を、データセンター部門の売上高890億ドル、前年同期比117%増で締めくくった。同社CEOのジェンスン・フアンはAIを「転換点にある」と述べ、トークンは「生産的で収益性がある」と語っている。OpenAI側はNVIDIAや他パートナーのアクセラレータを引き続き使うと繰り返すが、メッセージははっきりしている。大規模な推論において、自社シリコンは遠からず戦略的な武器になりうる。

見落とせない点がひとつ残る。公開されたベンチマークはオープンウェイトの負荷（GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B、Kimi K2.5 1T）のみを対象とし、学習も独自モデルも含まれていない。さらに比較の物差しはBlackwell世代であり、NVIDIAはすでに次世代アーキテクチャRubinを発表している。つまり今日測られた差は、退場しつつあるハードウェアに対するものだ。主張された優位は特定のシナリオに限られ、現時点ではOpenAIの研究所の外で再現されていない。本当の問いは、JalapeñoがBlackwellよりどれだけ効率的かではなく、その効率がいつ、公開され監査可能でスケールする事実になるのかである。

— Olya