OpenAI యొక్క మొదటి in-house inference chip, Nvidia‌పై ప్రారంభ విజయాలు సాధించింది

OpenAI యొక్క మొదటి custom inference chip ఒక తీవ్రమైన ప్రత్యర్థిగా అవతరిస్తోంది

OpenAI తన మొదటి in-house inference chip అయిన Jalapeño అనే processor‌ను, అనేక కీలక ప్రమాణాల్లో Nvidia యొక్క Blackwell మరియు Rubin platforms కంటే ముందుగా ఉంచుతుందని reportedly చూపే benchmark ఫలితాలతో పరిచయం చేసింది. ఈ ప్రదర్శన headline పోలిక వల్ల మాత్రమే కాదు, ఎందుకంటే ఇది అతిపెద్ద AI model developers‌లో ఒకటి merchant silicon‌పై ఆధారాన్ని దాటి inference economics‌ను స్వయంగా ఆకారమివ్వడానికి ప్రయత్నిస్తున్నదని సూచిస్తుంది.

Hot Chips conference నుండి వచ్చిన reported results ప్రకారం, Jalapeño కేవలం inference కోసం మాత్రమే రూపొందించబడింది. ఇది training chip కాదు, అలాగే OpenAI యొక్క స్వంత models‌కే ప్రత్యేకంగా tune చేయబడింది కూడా కాదు. దానికి బదులుగా, దీన్ని మరింత efficient‌గా, తక్కువ latencyతో models‌ను నడిపేందుకు ఉద్దేశించిన general-purpose large language model inference accelerator‌గా వివరించారు. ఈ స్థానం ముఖ్యమైనది. Inference అనేది పెద్ద AI systems వినియోగదారులను కలిసే స్థలం, అలాగే chatbots, agents, మరియు ఇతర generative applications‌ను scale‌లో సేవలందించడానికి అయ్యే ఖర్చు పెరిగే చోటు కూడా ఇదే.

Source text ప్రకారం, Jalapeño మూడు tested models‌పై peak throughput వద్ద ప్రతి watt‌కు 1.5x నుండి 1.9x వరకు ఎక్కువ AI work అందిస్తుందని OpenAI అంటోంది, అలాగే ఆ tests‌లో ఉన్న best commercially available systems‌తో పోలిస్తే end-to-end latency 1.7x నుండి 3.6x వరకు తక్కువగా ఉందని పేర్కొంటోంది. Interactive workloads‌కు, performance 2.1x నుండి 4.1x వరకు ఎక్కువగా ఉందని సంస్థ చెబుతోంది. ఈ సంఖ్యలు విస్తృత deployments‌లో నిలబడితే, Nvidia వేగాన్ని నిర్ణయిస్తున్న మార్కెట్‌లో మరియు నిజంగా competitive‌గా మారడానికి కొత్త challengers‌కు సాధారణంగా అనేక product cycles అవసరమయ్యే చోట, ఈ chip ఒక గణనీయమైన first-generation ఫలితంగా నిలుస్తుంది.

ఈ benchmarks ఎందుకు ముఖ్యమైనవి

Reported tests‌లో SemiAnalysis యొక్క public InferenceX benchmark ఉపయోగించారు, OpenAI సంఖ్యలను అందించగా SemiAnalysis site‌లో కొన్ని runs‌ను verify చేసింది. Source‌లో పేర్లు చెప్పబడిన models GPT-OSS 120B, Deepseek R1 670B, మరియు Kimi K2.5 1T. GPT-OSS‌పై Jalapeño reportedly వినియోగదారుకు సెకనుకు సుమారు 1,400 tokens‌ను సాధించింది. Deepseek R1‌పై, ఒకే concurrent request‌లో సెకనుకు 700 tokens‌ను మించింది అని reportedly చెబుతున్నారు.

Source ఇంకా చెబుతోంది कि matched decoding speed వద్ద, model‌ను బట్టి, Jalapeño ఉత్తమంగా అందుబాటులో ఉన్న accelerator‌తో పోలిస్తే ప్రతి kilowatt‌కు token throughput‌లో 54x నుండి 104x వరకు సాధించింది. ఇది ఒక striking claim, ఎందుకంటే ఇది raw speed‌ను మించి, AI పోటీని increasingly నిర్వచిస్తున్న infrastructure equation‌ వద్దకు చేరుతుంది: ఒక company నిర్దిష్ట power budget‌తో ఎంత ఉపయోగకరమైన tokens‌ను సృష్టించగలదు.

Electricity, cooling, మరియు rack density ఇప్పుడు chips themselves‌కి సమానంగా ముఖ్యమైన constraints‌గా మారాయి. అలాంటి వాతావరణంలో, throughput per watt‌ను మెరుగుపరిచే design ఒక fixed data center footprint నుండి ఎంతమంది user sessions‌ను సేవలందించగలమో మారుస్తుంది. Lower latency కూడా అంతే ముఖ్యమైనది. అనేక AI products‌కు, responses మందగిస్తే user experience త్వరగా దిగజారుతుంది, ముఖ్యంగా interactive reasoning లేదా tool-using agents‌లో, ఇవి అనేక back-and-forth operations‌ను అవసరం చేయవచ్చు.

OpenAI prestige మాత్రమే కాదు, inference economics‌ను లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది

Jalapeño యొక్క లోతైన ప్రాముఖ్యత వ్యూహాత్మకమైనది. OpenAI తాము competitive chip‌ను నిర్మించగలమని మాత్రమే చెప్పడం లేదు. inference‌ను vertical integration‌ను న్యాయపరచేంత విలువైనదిగా చూడుతున్నామని సంకేతమిస్తోంది. Training ఇప్పటికీ AI infrastructure‌లో ఎక్కువ దృష్టిని ఆకర్షిస్తోంది, కానీ ఆర్థికంగా mature products ఇక్కడే జీవిస్తాయి లేదా మరణిస్తాయి. ప్రతి marginal gain, tokens per watt లేదా latency‌లో వచ్చే ప్రతి మెరుగుదల, తక్కువ serving costs, ఎక్కువ capacity, లేదా రెండింటికీ మారవచ్చు.

Source text గమనించేది ఏమిటంటే, Jalapeño తన reported numbers‌ను multi-token prediction లేదా speculative decoding వంటి techniques‌ను ఉపయోగించకుండా సాధించింది, అయితే కొన్ని comparison systems ఆ optimizations‌ను ఉపయోగించాయి. దీని అర్థం OpenAI chip యొక్క ప్రస్తుత results‌ను ceiling‌గా కాకుండా base‌గా చూపుతోంది. అంటే, software మరియు system-level tuning నుండి ఇంకా అదనపు headroom ఉందని సంస్థ వాదిస్తోంది.

ఈ విషయం ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే custom chips విజయం సాధించేది hardware మరియు software architectural advantages‌ను production gains‌గా మార్చేంతగా కలిసి రూపకల్పన చేయబడితే మాత్రమే. OpenAI తన model-serving software, compiler work, మరియు system orchestration‌ను తన operational అవసరాల చుట్టూ రూపొందించిన chip‌తో జత చేయగలిగితే, అది ఏ ఒక్క benchmark chart‌కన్నా ఎక్కువ leverage‌ను పొందగలదు.

సవాళ్లు కూడా claims‌లా ముఖ్యమైనవే

అయితే, ఈ ప్రకటనను జాగ్రత్తగా చదవడానికి కారణాలు ఉన్నాయి. Source స్వయంగా ఈ ఫలితాలను ఎంతవరకు generalize చేయవచ్చో పరిమితం చేసే అనేక constraints‌ను కలిగి ఉంది. Nvidia మరియు AMD ఇప్పటికే Deepseek V4 Pro మరియు Kimi K3 వంటి పెద్ద models‌ను ఉపయోగించి results‌ను ప్రచురించాయి, వాటిని ఇంకా Jalapeño‌పై test చేయలేదు. దీని వల్ల model sizes, context demands, మరియు memory pressure reported set‌ను మించితే chip ఎలా ప్రవర్తిస్తుందో అనే ప్రశ్న మిగిలే ఉంది.

Maturity gap మరో ప్రధాన caveat. Rubin systems ఇప్పటికే customers‌కు shipping అవుతున్నాయి, అయితే Jalapeño reportedly ఇంకా engineering samples దశను దాటలేదు. Early samples architectural promise‌ను చూపగలవు, కానీ product readiness manufacturing yield, software stability, thermal behavior, deployment reliability, మరియు supply-chain scale‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది. Conference stage‌పై వచ్చిన benchmark lead, fleets అంతటా పునరావృతమయ్యే advantage‌గా మారుతుందని ఆటోమేటిక్‌గా భావించలేము.

Source మొత్తం cost of ownership per token‌ను కనీసం ఒక comparison‌లో Jalapeño మరియు Rubin మధ్య దాదాపు సమానంగా చూపుతోంది, efficiency edge ఉన్నప్పటికీ. ఇది data center economics అనేక variables‌తో కూడుకున్నదని గుర్తుచేస్తుంది. Memory, packaging, networking, deployment complexity, మరియు utilization rates సాంకేతికంగా మెరుగైన chip మరియు వాణిజ్యపరంగా మెరుగైన platform మధ్య వ్యత్యాసాన్ని తగ్గించగలవు.

ఒక first-generation chip, సంభాషణను మార్చేస్తోంది

ఈ caveats ఉన్నప్పటికీ, reported performance ప్రాముఖ్యమైనది. First-generation chips‌లు సాధారణంగా మార్కెట్ నాయకుడి current మరియు near-next platforms‌ను latency మరియు efficiency రెండింటిలోనూ మించుతాయని ఆశించబడవు. OpenAI యొక్క ప్రదర్శన ప్రతినిధిగా ఉంటే, specialized silicon‌ను నిర్మించడంలో సంస్థ అనేక మంది అంచనా వేసినదానికంటే వేగంగా కదిలిందని సూచిస్తుంది. Source ప్రకారం, Jalapeño‌ను Broadcom‌తో తొమ్మిది నెలల్లో, కొంతమేర OpenAI యొక్క స్వంత models‌ను ఉపయోగించి అభివృద్ధి చేశారు. ఈ తక్కువ కాలవ్యవధి నిజమైతే, పెద్ద AI developers stack‌లో మరింత భాగాన్ని ఎంత వేగంగా స్వంతంగా చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారో ఇది చూపిస్తుంది.

విస్తృత పరిశ్రమ ప్రభావం ఏమిటంటే frontier model companies ఇకపై algorithms మరియు products‌పై మాత్రమే పోటీ చేయడం సరిపోదని భావించవచ్చు. cost, performance, మరియు deployment scale‌ను నిర్ణయించే hardware path‌పై నేరుగా నియంత్రణను వారు increasingly కోరుకుంటున్నారు. Nvidia shipping systems మరియు బలంగా స్థిరపడిన ecosystem‌తో incumbent‌గా కొనసాగుతోంది, కానీ leading AI lab నుండి వచ్చిన credible custom alternative కూడా మార్కెట్ అంతటా negotiating power‌ను మార్చగలదు.

ప్రస్తుతం, Jalapeño‌ను స్థిరపడిన విజయంగా కాకుండా తొలిదశలో ఉన్న కానీ అర్థవంతమైన సంకేతంగా చూడాలి. అత్యంత ముఖ్యమైన విషయం OpenAI benchmark గెలుపును నమోదు చేసిందని కాదు, అది అలా నివేదించబడినా కూడా. ముఖ్యమైనది ఏమిటంటే, పరిశ్రమ standard‌తో గంభీరంగా పోల్చగల chip‌ను కంపెనీ తయారు చేసినట్లుగా కనిపిస్తోంది. AI infrastructure‌లో, అది alone కూడా దగ్గరగా గమనించదగిన అభివృద్ధి.

ఈ వ్యాసం The Decoder నివేదిక ఆధారంగా ఉంది. మూల వ్యాసాన్ని చదవండి.