Финансовый вызов: почему OpenAI решила создать собственный чип

Финансовая модель OpenAI во многом определяется стоимостью инфраструктуры. В то время как NVIDIA сохраняет оценочную маржинальность в 75% на своих флагманских процессорах, OpenAI работает в значительно более жёстких условиях — компания удерживает около 33 центов прибыли на каждый заработанный доллар после покрытия операционных расходов.

Масштаб затрат на обслуживание больших языковых моделей поражает. В прошлом году обеспечение работоспособности серверов ChatGPT обошлось OpenAI в staggering US$8.4 billion. С платформой, которая теперь привлекает 900 миллионов еженедельных пользователей, операционные расходы в этом году, по прогнозам, достигнут приблизительно US$14 billion. В перспективе OpenAI обязалась инвестировать около US$1.4 trillion в вычислительные мощности на ближайшие восемь лет — масштабная ставка для компании с текущим годовым доходом в US$25 billion.

Архитектура Jalapeño: как создавался первый «процессор интеллекта»

Чип OpenAI Jalapeño, получивший статус первого «Intelligence Processor» компании, спроектирован исключительно для вывода больших языковых моделей (LLM inference), а не для универсальных ИИ-нагрузок. OpenAI предоставила базовую архитектурную концепцию, опираясь на собственные дорожные карты моделей и системы обслуживания, тогда как Broadcom взял на себя разработку кремниевых решений и интеграцию высокопроизводительных сетевых компонентов.

Физическое производство осуществляется на мощностях TSMC в Тайване, а сборка печатных плат и серверных стоек поручена Celestica. По данным OpenAI, ранние лабораторные образцы уже запускают передовые рабочие нагрузки, включая нерелизную модель GPT-5.3-Codex-Spark, на целевой производственной частоте и с заданным энергопотреблением. Ричард Хо, руководитель аппаратной программы OpenAI, отметил, что архитектура минимизирует перемещение данных, позволяя реализованному использованию ресурсов приближаться к теоретическому пиковому уровню производительности.

В отличие от универсальных ускорителей, адаптированных от устаревших ИИ-нагрузок, данная архитектура специально балансирует вычислительные, памятевые и сетевые ресурсы для устранения узких мест, присущих интерактивному обслуживанию LLM. Для достижения этого эффекта в масштабе платформа интегрирует сетевой крем Tomahawk от Broadcom непосредственно в конструкцию, обеспечивая связь между кастомными процессорами в крупных кластеризованных дата-центрах.

Вертикальная интеграция: стратегия, которая меняет правила игры

Переход на собственное кремниевое решение превращает OpenAI из чистого программного слоя в вертикально интегрированную инфраструктурную компанию. Эта стратегия полного стека охватывает весь конвейер: архитектуру чипа, программные ядра, системы памяти, планирование сетевых ресурсов и финальный прикладной уровень.

Подобно тесной связке проприетарного железа Apple и iOS, OpenAI теперь может оптимизировать свою инфраструктуру под конкретные внутренние дорожные карты моделей. Эта интеграция запускает непрерывный операционный цикл: повышение эффективности инфраструктуры снижает стоимость обучения и обслуживания моделей. Более доступное обслуживание ведёт к улучшению продуктов и росту пользовательской базы, а выручка реинвестируется в следующие поколения кастомной инфраструктуры.

Вводя собственное кремниевое решение, OpenAI входит в пространство, где ключевые конкуренты уже почти десятилетие развивают проприетарное оборудование. Google начала развёртывание своих Tensor Processing Units (TPU) в 2015 году и сейчас контролирует около четверти глобальных вычислительных мощностей в сфере ИИ вне цепочки поставок NVIDIA. Amazon поставила более миллиона собственных чипов, а Meta и Microsoft продолжают наращивать собственную инфраструктуру.

Сроки и перспективы: когда Jalapeño появится в дата-центрах

Чтобы сократить отставание от конкурентов, OpenAI ускорила этап разработки. Переход от концепции к производственному таут-ауту — финальному шагу перед физическим производством — занял всего девять месяцев. Инженерные команды достигли этого результата, используя собственные языковые модели OpenAI для автоматизации и оптимизации отдельных этапов аппаратного проектирования. Это создаёт уникальную обратную связь: модели, обслуживающие пользователей, активно задействуются для построения физической инфраструктуры, которая будет запускать будущие итерации.

Начальное развёртывание оборудования в дата-центрах запланировано на конец 2026 года. Генеральный директор Broadcom Хок Тан подтвердил, что масштабирование будет осуществляться совместно с инфраструктурными партнёрами, включая Microsoft, в подготовке к интеграции в дата-центры гигаваттного масштаба. «Jalapeño — часть нашей долгосрочной стратегии полного стека, чтобы вычисления стали более доступными», — заявил Грег Брокман, президент и сооснователь OpenAI. — «Проектируя больше элементов стека самостоятельно, мы можем обслуживать больше интеллекта с большей эффективностью».