OpenAIは、自社のJalapeñoチップが推論性能でNvidiaのGB300を凌駕すると発表した。

OpenAIは、Broadcomと共同開発した自社製推論チップ「Jalapeño」の最初のベンチマーク結果を公表した。.

同社は、このチップはワットあたりのAI処理能力が高く、比較対象としたNvidia GB200およびGB300ラックシステムよりも高速に回答を返すと主張している。.

OpenAIの新しいチップの性能はどうですか？

OpenAIは、 ベンチマーク結果を公開した 。このチップは、AIリクエストの処理全体を測定するSemiAnalysisの公開ベンチマークであるInferenceXでテストされ、OpenAI独自のGPT-OSS 120B、DeepSeekのR1 670B、Moonshot AIのKimi K2.5 1Tでテストされた。

OpenAIによると、同社の新しいチップは、比較対象とした他のシステムと比較して、電力1単位あたり1.5～1.9倍の処理能力を発揮した。また、リクエストへの応答速度も1.7～3.6倍速かったという。.

頻繁にやり取りが必要となる、より実践的な作業においては、その差は2.1倍から4.1倍に拡大した。.

OpenAIのハードウェア担当副dentリチャード・ホー氏は記者団に対し、このチップは一度に多くの処理をこなすことができ、応答速度も速いと語った。これはほとんどのチップでは同時に実現できないことだ。.

比較対象はNvidiaのGB200およびGB300スーパーチップで、これらは当時InferenceXが記録していた最高の性能だった。OpenAIによると、テスト対象となった最大モデルであるKimi K2.5では、Jalapeñoはワットあたりのピーク性能が約1.5倍、レイテンシが3.4倍低くなったという。.

レンタル市場もインスタンスタイプもなく、Jalapenoを販売する計画もない。OpenAIがこのチップを他社に提供するかどうか尋ねられた際、Ho氏は、同社は自社のニーズを満たすのに十分なコンピューティング能力を確保するのに苦労していると述べた。.

OpenAIは予算と設置スペースは確保しているものの、現状では予算や設置スペースではなく、データセンターの電力供給能力によって制約を受けており、そのため1メガワットあたりのトークン数が重要な指標となっている。.

ChatGPTとAPI全体で推論処理が継続的に実行されるため、OpenAIが運用する規模では、トークンごとの消費電力削減効果が急速に積み重なります。このチップの定格消費電力は700ワットですが、テストしたワークロードでは550ワット以下に抑えられました。.

このチップは、OpenAIが2025年10月にBroadcomと締結した、2029年までにOpenAI設計のアクセラレータを10ギガワット展開するという契約に合致する。Cryptopolitan Cryptopolitan 、この提携が最初に構想された際に報じていた。

OpenAIは今後、自社製チップのみを使用するようになるのだろうか？

Hot Chipsで、Ho氏はOpenAIがこのチップを128個のラックに搭載し、1つのポッドで2,048個のASICを実行する予定だと述べた。128個のチップを搭載した構成では、1.7エクサフロップスの4ビット演算能力と27.5テラバイトのHBM4メモリが実現し、各パッケージは毎秒15.4テラバイトのメモリ帯域幅を提供する。.

OpenAIは、Jalapenoの開発を加速させるために独自のモデルを使用し、設計からテープアウトまでわずか9ヶ月で完了させたと述べた。Ho氏は、第2世代バージョンは「開発の最終段階」にあり、第3世代も開発中であると付け加えた。.

しかし、ベンチマークの主張にもかかわらず、OpenAIはGPU群を刷新する予定はない。Ho氏は、Jalapeñoは依然としてNvidiaとCerebrasという「非常に優れたパートナー」に依存するコンピューティング戦略の一環であると説明した。このチップは、2026年末までに少量展開され、2027年にかけて徐々に量産化される予定だという。.

特筆すべきは、すべての数値がOpenAIから提供されたものであることだ。SemiAnalysis は InferenceXの実行結果を実際に検証したが、スイート全体を実行したり、AgentXの結果を確認したりはしていない。

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