24 июня OpenAI представила Jalapeño — свой первый процессор для запуска больших языковых моделей. Разработка заняла около девяти месяцев, тогда как обычно на создание чипа уходит порядка трёх лет. Причина такой скорости в том, что над проектированием вместе с инженерами компании работали её собственные модели.
Jalapeño — не разовый проект, а первое звено готовящейся инфраструктурной экосистемы. Производство чипов — один из элементов проекта развёртывания 10 гигаватт вычислительных мощностей на собственных ускорителях OpenAI. То есть компания переходит от закупки чужих ускорителей к созданию собственного железа под свои задачи.
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Дата презентации | 24 июня |
| Срок разработки | около 9 месяцев |
| Обычный срок разработки чипа | около 3 лет |
| Участники проектирования | инженеры OpenAI и собственные модели компании |
| Целевой объём мощностей | 10 гигаватт |
Схема получается замкнутой: модели помогают инженерам проектировать чипы, эти чипы затем запускают более новые модели, а те, в теории, будут проектировать железо для следующего поколения. Лучшие модели создают лучшие чипы, чипы ускоряют появление новых моделей — маховик раскручивается.
Путь от старта разработки до готовности чипа занял около девяти месяцев против обычных трёх лет.
Для рынка это означает сдвиг в расстановке сил. Раньше основным поставщиком ускорителей для обучения и запуска больших языковых моделей была Nvidia, и почти все крупные лаборатории зависели от её графических процессоров. Собственный чип OpenAI — шаг к снижению этой зависимости и к контролю над стоимостью вычислений. Если проект на 10 гигаватт будет реализован, это заметно изменит баланс между производителями моделей и производителями железа.
Пока неизвестно, насколько Jalapeño конкурентоспособен по производительности и энергоэффективности по сравнению с существующими решениями. Девять месяцев разработки — рекордный срок, но именно эксплуатационные характеристики чипа определят, станет ли он основой для дальнейших поколений или останется пробным шагом. Следующие этапы проекта покажут, насколько устойчива модель, в которой ИИ участвует в создании инфраструктуры для самого себя.
