Liczby, na które Nvidia musi odpowiedzieć
OpenAI zaprezentowało w tym tygodniu swój pierwszy własny chip AI o nazwie kodowej Jalapeno, a towarzyszące mu wyniki testów są prawdziwą wiadomością. Korzystając z publicznego testu InferenceX, częściowo niezależnie zweryfikowanego przez firmę analityczną SemiAnalysis, Jalapeno przy szczytowym obciążeniu wykonywało od 1,5 do 1,9 razy więcej pracy AI na wat niż obecnie dostarczane systemy Blackwell Ultra (GB300) Nvidii, oferując przy tym od 1,7 do 3,6 razy niższe opóźnienie end-to-end w testach na modelach DeepSeek R1, Kimi K2.5 i GPT-OSS.
| Chip | Moc szczytowa | Pobór mocy pakietu | Status |
|---|---|---|---|
| OpenAI Jalapeno | 13,4 PFLOPs (MXFP4) | 700W | Tylko próbki inżynieryjne |
| Nvidia Blackwell Ultra (GB300) | Nieujawnione z tą samą precyzją | 1400W | Dostarczane obecnie |
| Nvidia Vera Rubin | 17,5 PFLOPs | 900-1150W | Dostarczane klientom |
Według OpenAI opracowanie chipu zajęło około 16 miesięcy, od rozpoczęcia projektowania w połowie 2024 roku do finalnej produkcji w listopadzie 2025 roku, przy czym starsze modele OpenAI wspomagały sam projekt chipu, a nowsze przyspieszały prace programistyczne.
Porównanie, które nawet jego autor nazywa niesprawiedliwym
Tym, co odróżnia tę premierę od zwykłej wojny benchmarków, jest fakt, że zarówno OpenAI, jak i analitycy, którzy zweryfikowali wyniki, twierdzą, że nagłówkowe porównanie z Blackwellem nie oddaje pełnego obrazu. Jalapeno działa na pamięci HBM4 o przepustowości 15,4 terabajta na sekundę, nowszej generacji pamięci niż ta, której używa obecnie dostarczana linia Blackwell Nvidii. SemiAnalysis zauważyło, że uczciwszym rywalem jest Vera Rubin Nvidii, który również używa HBM4 i już dziś dostarcza klientom 17,5 PFLOPs przy 900 do 1150 watach, podczas gdy Jalapeno pozostaje próbką inżynieryjną bez daty dostawy.
W zestawieniu z Rubinem oba chipy osiągają porównywalny koszt na token, ale metodologia nie jest identyczna. Liczby Jalapeno odzwierciedlają przewidywanie pojedynczego tokenu, podczas gdy testy Rubina wykorzystywały dekodowanie spekulacyjne, technikę zmieniającą przepustowość bez zmiany co do zasady, który chip jest szybszy. Zestaw benchmarków, który testowałby dłuższe, reprezentatywne dla produkcji okna kontekstowe, nie został jeszcze uruchomiony.
Własna dyrektorka finansowa OpenAI stonowała narrację o zastąpieniu
Najbardziej wymowna reakcja na premierę nie przyszła ani od Nvidii, ani od zewnętrznych analityków. Przyszła od własnej dyrektorki finansowej OpenAI, Sarah Friar, która opisała Jalapeno jako coś, co "wpisuje się w szerszą strategię obliczeniową, w której centra danych, chipy, modele, platforma dla programistów, produkty i urządzenia działają jako jeden zintegrowany system", i wprost powiedziała, że chip "uzupełnia istniejące partnerstwa OpenAI", zamiast je zastępować.
OpenAI nie wycofało się z żadnej ze swoich współprac obliczeniowych. Firma nadal buduje moce z Nvidią, AMD, AWS, Cerebras i CoreWeave i nie złożyła żadnego oświadczenia sugerującego zamiar zmniejszenia zależności od któregokolwiek z nich. Jalapeno przypomina mniej premierę produktu konkurenta, a bardziej polisę ubezpieczeniową na wypadek przyszłych ograniczeń podaży, w momencie gdy każdy większy nabywca mocy obliczeniowej wciąż twierdzi, że popyt przewyższa dostępny sprzęt.
Co to oznacza dla każdego, kto kupuje moc obliczeniową AI
Praktyczna lekcja dla firmy planującej własne wydatki na infrastrukturę AI nie jest taka, że Nvidia ma teraz problem. Jest taka, że nagłówek benchmarku od nabywcy mocy obliczeniowej, który stał się teraz także jej producentem, to nie ten sam sygnał co prawdziwa alternatywa rynkowa pojawiająca się na skalę. Jalapeno istnieje w ilościach próbek inżynieryjnych. Nie ma ogłoszonej ceny ani ogłoszonej daty dostępności dla klientów zewnętrznych, a samo OpenAI przedstawia go jako zabezpieczenie, a nie zastąpienie.
Każda decyzja zakupowa, która traktuje tegotygodniowe liczby jako powód do renegocjacji kontraktu z Nvidią lub postawienia na krótkoterminowy rynek inferencji z wieloma dostawcami, wyczytuje z ogłoszenia więcej, niż samo OpenAI jest gotowe twierdzić. Chip jest prawdziwy, zysk wydajności jest prawdziwy, a zastrzeżenia dodane do porównania przez własnego partnera premierowego OpenAI są równie prawdziwe.
Czytaj dalej: Kwartał Samsunga bije Nvidię na zysku | Ohio nie zapłaci za kampus OpenAI o mocy 8GW
