OpenAI šodien prezentēja savu pirmo pašdarinātu mākslīgā intelekta mikroshēmu. Lūdzam mīlēt un lolot Jalapeño.
OpenAI, uzņe’mums, kas vēl trīs gadus atpakaļ nebija nopietns spēlētājs jebkurā nozarē, šo gadu laikā ir paspējis uzņemt apgriezienus. Šodien šo mantojumu vēl vairāk nostiprina jaunā Jalapeño mikroshēma.
Kopā ar pusvadītāju gigantu Broadcom izstrādātā mikroshēma ir nozīmīgs solis, sevišķ tāpēc, ka tā tika radīta vien deviņu mēnešu laikā. Parasti šāda veida sarežģītu mikroshēmu izstrāde prasa nevis mēnešus, bet gadus.
OpenAI apgalvo, ka tas ir ātrākais šāda mēroga pusvadītāja izstrādes cikls, kāds jebkad sasniegts. Ātrumu palīdzēja nodrošināt fakts, ka mikroshēmas dizaina daļu veica pats OpenAI mākslīgā intelekta modelis. Citiem vārdiem – OpenAI izmantoja savu mākslīgo intelektu, lai izstrādātu labāku mākslīgā intelekta infrastruktūru. Sava veida bezmaksas darbaspēks.
Ko Jalapeño patiesībā dara?
Svarīgi saprast, ka Jalapeño nav treniņu mikroshēma, proti, tā ir izstrādāta secinājumu darbam jeb inference. Tas ir process, kas norisinās katru reizi, kad kāds ChatGPT uzraksta vaicājumu un saņem atbildi.
Tieši šis process ir viens no lielākajiem OpenAI ikdienas izmaksu avotiem, jo katru dienu tas norisinās miljardiem reižu.
Pirmās testēšanas rezultāti liecina, ka Jalapeño sniedz ievērojami labāku veiktspēju uz katratu patērēto vatu salīdzinājumā ar pašreizējiem tirgus līderiem. Konkrēti cipari gan nav atklāti. OpenAI solījis detalizētu tehnisko ziņojumu tuvāko mēnešu laikā.
Mikroshēma jau šobrīd tiek testēta ar GPT-5.3-Codex-Spark darba slodzēm, un pirmā ražošanas izvietošana plānota 2026. gada beigās.
Tehniskie parametri
Jalapeño ir tā sauktā ASIC tipa mikroshēma. Ko tas nozīmē? Vienkārši – tā ir izstrādāta vienam konkrētam uzdevumam, nevis n-to uzdevumu veikšanai kā, piemēram, Nvidia grafiskie procesori. Mikroshēma izmanto sistoliskā masīva arhitektūru, kas ir īpaši piemērota atkārtotu matricu aprēķiniem, kas dominē secinājumu darba slodzēs.
Atmiņai izmantota augstas joslas platuma HBM atmiņa,kas nodrošina ātras reakcijas laiku, kas īpaši svarīgs interaktīviem produktiem kā ChatGPT. Mikroshēma ražota TSMC 3 nanometru ražotnē Taivānā. Šo pašu ražošanas procesu realizē arī Apple.
Serveru sistēmu izveide apkārt mikroshēmai uzticēta Celestica. Mikroshēmu tīklu savienošanai izmantota Broadcom paša izstrādātā Tomahawk tīklošanas tehnoloģija.
Kāpēc OpenAI vispār vajag savu mikroshēmu?
Līdz šim OpenAI bijis pilnībā atkarīgs no Nvidia grafiskajiem procesoriem, kas ir dārgi un kuru piegādes ķēdes ir atrodas zem liela spiediena. OpenAI prezidents Gregs Brokmans atklāti atzinis, ka uzņēmums “nevar iegūt skaitļošanas jaudu pietiekami ātri”.
Broadcom izpilddirektors Hoks Tans šo noskaņu apstiprināja. Pieprasījums no uzņēmuma klientiem ir “vienkārši neremdināms” un turpinās augt arī gaidāmo gadu mijā.
Turklāt Jalapeño kontekstā nevar runāt tikai par ekonomiskajiem apsvērumiem. Radot pašu mikroshēmu, OpenAI iegūst kontroli pār visau sevis radīto tehnoloģiju klātsu – no modeļu apmācības līdz pakalpojuma piegādei galalietotājam. Tas ir tieši tas, ko Google ar saviem TPU procesoriem un Amazon ar Trainium dara jau gadiem.
Jalapeño ir pirmā mikroshēma vairāku paaudžu platformā, ko OpenAI un Broadcom izstrādā kopā. Mērķis? Laika periodā no 2026. līdz 2029. gadam ieviest 10 gigavatu apjoma pielāgotu mākslīgā intelekta paātrinātāju jaudu.
Salīdzinājumam – gigavats ir vienība, ko parasti izmanto lielu elektrostaciju jaudas mērīšanai. Microsoft paredzēts iegādāties aptuveni 40% no sākotnējās ražošanas apjoma.
Avoti: OpenAI, CNBC, TechCrunch
