Контролируя собственный дизайн чипов, OpenAI стремится снизить зависимость от внешних поставщиков, таких как Nvidia. (Фото: Unsplash)
САН-ФРАНЦИСКО: В среду OpenAI представила свой первый чип собственной разработки под названием Jalapeno, созданный для более быстрой и экономичной работы ChatGPT и других продуктов на основе искусственного интеллекта.
Чип, разработанный совместно с полупроводниковой компанией Broadcom, предназначен специально для ИИ-инференса — процесса запуска ИИ-модели для генерации ответов пользователям, в отличие от длительного и дорогостоящего процесса обучения модели с нуля.
«Несмотря на то что OpenAI ещё измеряет итоговую производительность, раннее тестирование показывает, что Jalapeno обеспечит производительность на ватт, существенно превышающую современный уровень», — говорится в публикации компании в блоге.
Компания сообщила, что собственные ИИ-модели помогли в разработке чипа, сократив сроки создания высокопроизводительных полупроводников.
Чип разработан для работы с широким спектром ИИ-моделей, а не только с собственными продуктами OpenAI, и будет развёрнут в дата-центрах, управляемых Microsoft и другими партнёрами, начиная с 2026 года.
Контролируя собственный дизайн чипов, OpenAI стремится снизить зависимость от внешних поставщиков, таких как Nvidia.
Генеральный директор Broadcom Хок Тан назвал чип «лишь началом», а две компании планируют выпуск последующих поколений продуктов.
В прошлом году компании объявили о партнёрстве по проектированию и созданию собственных специализированных компьютерных процессоров для искусственного интеллекта в целях снижения зависимости от технологий Nvidia.
Этот чип стал последним в серии объявлений OpenAI, стремящейся укрепить свои позиции как ведущей компании в области генеративного ИИ на фоне усиливающейся конкуренции со стороны Anthropic и Google.
Мощные чипы являются движущей силой ИИ, и большинство компаний, разрабатывающих ИИ-модели, зависят от технологий Nvidia и нескольких других поставщиков.
Технологические гиганты, включая Google, Amazon и Microsoft, в последние годы реализуют аналогичные стратегии создания собственных чипов для снижения затрат и повышения производительности.
Чипы Nvidia — изначально разработанные для видеоигр — уникально подходят для высоких вычислительных нагрузок при обучении ИИ-систем и сделали компанию самой дорогостоящей в мире.
