Jalapeño: перші цифри чипа OpenAI випереджають NVIDIA — але поза її лабораторіями їх ніхто не повторив

Jalapeño представили 24 червня 2026 року разом із Broadcom; 25 серпня OpenAI опублікувала перші дані про продуктивність. Новина не в самому чипі, а в тому, що нарешті з'явилися цифри, порівнянні з обладнанням NVIDIA на публічному бенчмарку. За вимірюваннями, виконаними в InferenceX, відкритому наборі тестів SemiAnalysis, процесор показує пропускну здатність на кіловат у 1,5–1,9 раза вищу та наскрізну затримку в 1,7–3,6 раза нижчу, ніж системи NVIDIA GB200 і GB300 (найбільший розрив за затримкою зафіксовано на моделі DeepSeek R1 670B проти системи GB300). InferenceX публікує результати на відкритій панелі, яку формують робочі процеси GitHub Actions із видимими під час виконання логами, але походження цифр Jalapeño лишається почасти непрозорим. SemiAnalysis підтвердила існування кремнію, однак глибина її перевірки лишається відкритим питанням: в одних переказах ідеться, що її інженери самі запускали навантаження в лабораторіях OpenAI, в інших — що вони були присутні на прогонах, цифри яких надала сама компанія. Сходяться вони у двох пунктах: набір AgentX — багатокрокові агентні навантаження з довгим контекстом — на Jalapeño не запускали, і незалежного відтворення на сторонньому обладнанні не існує.

Варто уточнити: порівнюють прискорювачі різних класів потужності. Jalapeño працює за номінальних 700 Вт (у тестах стале споживання нижче за 550 Вт), тоді як еталонні системи NVIDIA — це 1200 Вт і 1400 Вт. OpenAI заявляє, що завершила tape-out лише за дев'ять місяців, використавши власні моделі як підмогу в проєктуванні, але технічних подробиць обмаль: техпроцес, обсяг пам'яті та вартість на токен не розкрито. Дорожня карта передбачає невеликі обсяги до кінця 2026 року та помітне розгортання у 2027-му, друге покоління вже в розробці.

Поки OpenAI поширює результати — керівник апаратного напряму Річард Го назвав їх «дуже значним поступом порівняно з наявним рівнем техніки», — NVIDIA закрила другий фінансовий квартал 2027 року, що завершився в липні, з доходом сегмента дата-центрів у 89 мільярдів доларів, на 117 відсотків більше, ніж роком раніше. Гендиректор NVIDIA Дженсен Хуанг назвав ШІ таким, що перебуває «у точці перелому», а токени — «продуктивними й прибутковими». OpenAI, своєю чергою, повторює, що й далі використовуватиме прискорювачі NVIDIA та інших партнерів, але меседж зрозумілий: для інференсу у великому масштабі власний кремній може незабаром стати стратегічним важелем.

Лишається деталь, що не є другорядною: оприлюднені бенчмарки стосуються лише навантажень із відкритими вагами (GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B і Kimi K2.5 1T) і не включають ні навчання, ні пропрієтарні моделі. Додамо, що мірилом слугує покоління Blackwell, тоді як NVIDIA вже анонсувала наступну архітектуру Rubin: виміряний сьогодні розрив стосується обладнання, що йде зі сцени. Заявлена перевага обмежена конкретним сценарієм і поки що не відтворена поза лабораторіями OpenAI. Справжнє питання не в тому, наскільки Jalapeño ефективніший за Blackwell, а в тому, чи стане ця ефективність публічним, перевірюваним і масштабованим фактом — і коли.

— Olya