OpenAI ჯალაპენიოს ჩიპს ჯერ შიდა გამოყენებისთვის ამზადებს

კომპანია მომავალში ჩიპის ფართოდ გავრცელების შესაძლებლობას არ გამორიცხავს

Toms Hardware ორიგინალი Toms Hardware-ზე

ორიგინალი და წყარო

ორიგინალი გამოქვეყნდა28 სექტემბერი, 2026, 15:45

ქართული თარგმანიინგლისური ენიდან ქართულად

წყარო: Toms Hardware. ქართული თარგმანი: შიკრიკი.

ორიგინალის სათაური

OpenAI's custom Jalapeno AI inference ASIC is for OpenAI’s internal use, but company leaves the door open to broader rollout

ამ ამბავს ასევე აშუქებენ:Toms Hardware

ტექნოლოგია4 წუთის საკითხავი28 სექტემბერი, 2026

OpenAI ჯალაპენიოს ჩიპს ჯერ შიდა გამოყენებისთვის ამზადებს — ილუსტრაცია შექმნილია ხელოვნური ინტელექტით

ტექსტი ავტომატურად ითარგმნა. წყარო: Toms Hardware.

OpenAI-ს ჯალაპენიოს (Jalapeño) სპეციალიზებული ინტეგრალური სქემის წარდგენის შემდეგ მკაფიო კითხვა გაჩნდა: ვისთვისაა ეს ჩიპი განკუთვნილი? ამაჩქარებელს დანიშნულება აქვს, თუმცა OpenAI-ს მკაფიოდ არ განუსაზღვრავს საკუთარი მიზნები აპარატურის სფეროში. როცა OpenAI-მ და ბროდკომმა (Broadcom) გასულ წელს პარტნიორობა გამოაცხადეს, კომპანიამ მიანიშნა, რომ სპეციალიზებულ ჩიპებს საკუთარი საჭიროებისთვის ქმნიდა. მეორე მხრივ, OpenAI-მ ჯალაპენიოსა და Nvidia-ს ბლექველის (Blackwell) ამაჩქარებლების შედარებითი გამოცდის შედეგები წარადგინა. კომპანიამ Hot Chips 2026-ზე რამდენიმე თაობაზე გათვლილი სამომავლო გეგმაც დაადასტურა. OpenAI-ს აპარატურის მიმართულების ხელმძღვანელმა რიჩარდ ჰომ Tom’s Hardware Premium-ს განუცხადა, რომ ჯალაპენიო OpenAI-ს გამოთვლითი საჭიროებებისთვის შეიქმნა. თუმცა ვიცე-პრეზიდენტმა აღნიშნა: „სიმართლე რომ ვთქვათ, მისი გამოყენება ნებისმიერს შეუძლია“. მან ჩიპის უფრო ფართოდ გავრცელების შესაძლებლობაც ღიად დატოვა.

ჰომ თქვა: „კომპანიაში გამოთვლით სიმძლავრეზე ძალიან დიდი მოთხოვნა გვაქვს. მხოლოდ ჩვენი მოთხოვნის დაკმაყოფილებასაც საკმაოდ დიდი დრო დასჭირდება, თანაც ის მუდმივად იზრდება. ვფიქრობ, დიდი ხნის განმავლობაში მთლიანად OpenAI-ს გამოთვლითი სიმძლავრით უზრუნველყოფაზე ვიქნებით დაკავებული. ეს არ ნიშნავს, რომ ჩიპის სხვაგან გამოყენება შეუძლებელია. ვფიქრობ, ეს შესაძლებელია, მაგრამ ჩვენი მთავარი პრიორიტეტი უპირველესად OpenAI-ს გამოთვლითი საჭიროებების დაკმაყოფილებაა“.

ჯალაპენიოს კონკურენტული პოზიცია ძირითადად OpenAI-ს მიერ Hot Chips-ზე გაზიარებულ შედეგებს ეფუძნება. გამოცდები SemiAnalysis-ის InferenceX-ით ჩატარდა და ჯალაპენიო Nvidia-ს GB200-სა და GB300-ს შეადარა. სპეციალიზებული ინტეგრალური სქემები გავრცელებულია, თუმცა მათგან კონკურენტული წარმადობა იშვიათია, რასაც საფუძვლიანი მიზეზი აქვს. ისინი კონკრეტული დატვირთვების დასაჩქარებლად იქმნება. თუმცა OpenAI-მ აჩვენა, რომ ჯალაპენიო აჩქარებს როგორც მის ღია წონების მქონე GPT-OSS მოდელს, ისე DeepSeek R1-სა და Kimi K2.5-ს.

ჰომ გამოცემას უთხრა, რომ თავდაპირველად OpenAI Hot Chips-ზე შედარებითი გამოცდის შედეგების ჩვენებას არ გეგმავდა. კომპანია არც ღონისძიებაში მონაწილეობაზე იყო დარწმუნებული. ხელმძღვანელმა Hot Chips-ის სცენაზე მოყოლილი ამბავიც გაიმეორა. ინჟინრების გუნდმა ჯალაპენიოზე Kimi და DeepSeek A0 ნიმუშის მიღებიდან პრეზენტაციამდე, ორ თვეში აამუშავა.

ჰომ მკაფიოდ აღნიშნა, რომ ჯალაპენიო OpenAI-ს შიგნით ინერგება და ამ ეტაპზე შიდა გამოყენებისთვის დარჩება. მიუხედავად ამისა, მან აპარატურის ბაზარზე უფრო ფართოდ შესვლის შესაძლებლობა ღიად დატოვა. Hot Chips-ზე ნაჩვენებ შედეგებზე საუბრისას ჰომ თქვა: „ჩვენ ნამდვილად გვინდოდა, გაგვეფანტა ინდუსტრიაში გავრცელებული მცდარი წარმოდგენა, თითქოს ჩვენი სპეციალიზებული ინფერენსის ჩიპი მხოლოდ OpenAI-ს მოდელებისთვისაა განკუთვნილი. ის პროგრამირებადია, ზოგადი დანიშნულება აქვს და OpenAI-ს მოდელებისთვის წინასწარ ფიქსირებული კოდით არ შექმნილა“.