Чипы OpenAI: 70 инженеров за 9 месяцев создали замену Nvidia для инференса
OpenAI потратила девять месяцев и команду из 70 человек, чтобы спроектировать собственный чип для инференса (обработки запросов к языковой модели) и снизить зависимость от Nvidia.
OpenAI впервые выходит на рынок железа: если чипы OpenAI окажутся дешевле в пересчёте на каждый обработанный запрос, это потянет вниз стоимость подписок и API для всех пользователей, включая тех, кто работает из России и СНГ.
Вице-президент OpenAI по проектированию оборудования Ричард Хо рассказал Forbes USA, как появился первый собственный чип компании «Jalapeno». Два года назад Хо и генеральный директор Сэм Альтман летали в Азию и просили TSMC, Samsung и SK Hynix строить больше заводов. Мощностей всё равно не хватило, и Альтман дал добро на собственную разработку. Чип создали за девять месяцев, а к концу 2025 года его начнут устанавливать в дата-центрах.
Почему OpenAI не осталась клиентом Nvidia?
По словам Хо, компания сначала изучала, можно ли получить нужное от Nvidia, AMD или Intel. Оказалось, что у этих поставщиков слишком широкий рынок и унаследованные архитектуры, из-за чего адаптировать продукт под задачи OpenAI было, по его выражению, «крайне тяжело».
После «очень нейтрального анализа» команда пришла к выводу: чип, спроектированный с нуля, окажется эффективнее всего, что построено на старой архитектуре. Партнёром по полупроводникам выбрали Broadcom, а не Nvidia или AMD.
Что известно о чипе «Jalapeno»?
- Назначение. Инференс языковых моделей, то есть этап, когда модель принимает запрос пользователя, обрабатывает его и выдаёт ответ.
- Гибкость. По словам Хо, чип «чрезвычайно гибкий и программируемый», не привязан к конкретным моделям OpenAI и способен поддерживать практически любую модель.
- Сроки. Проектирование заняло девять месяцев. Установка в дата-центрах запланирована до конца 2025 года.
Название, кстати, не случайное: внутренняя команда называется Hot Peppers («Острые перцы») в честь стойки с острыми соусами в офисной столовой.
70 человек против сотен у конкурентов
Хо подчеркнул, что над «Jalapeno» работали примерно 70 специалистов. В Nvidia или Intel аналогичные команды, по его оценке, насчитывают 500 человек и больше. В OpenAI компенсировали малый размер команды двумя способами:
- Привлекли «лучших специалистов» с узкой экспертизой.
- Использовали собственные ИИ-модели для ускорения проектирования. Хо отметил, что в начале 2024 года модели «честно говоря, были не очень хороши», но за следующие месяцы заметно улучшились и помогли сократить сроки.
При этом 70 человек покрывают не только сам чип, но и всю систему: стойки, платы, электропитание, терморегулирование, программное обеспечение для цепочек поставок.
Зачем контролировать всё от чипа до модели?
Хо объяснил логику так: если OpenAI контролирует дата-центры, чипы, системы внутри них, модели и программный стек, исчезают «жёсткие интерфейсы на каждом уровне». Компоненты можно комбинировать и подстраивать, повышая эффективность на каждый ватт потребляемой энергии. Для пользователя это означает больше вычислительных возможностей при меньших затратах.
Именно по этому пути раньше пошла Google со своими TPU (Tensor Processing Unit, собственные чипы Google для обучения и инференса нейросетей). Хо, к слову, участвовал в разработке первого TPU до перехода в OpenAI.
Что делать с этим прямо сейчас, по ролям?
Авторам Дзена и копирайтерам. Чипы OpenAI напрямую влияют на скорость и стоимость генерации текста через ChatGPT и API. Если инференс подешевеет, подписки и тарифы могут стать доступнее. Следите за обновлением цен API во второй половине 2025 года.
Маркетологам. Удешевление инференса снижает порог входа для автоматизации: чат-боты, генерация рекламных креативов, массовая персонализация рассылок. Пересчитайте юнит-экономику своих ИИ-инструментов, когда OpenAI объявит новые тарифы.
Предпринимателям в РФ и СНГ. Доступ к API OpenAI из России по-прежнему ограничен, но многие работают через сторонние прокси и интеграторов. Из доступных в РФ аналогов для инференса подойдут YandexGPT и GigaChat. Новость про собственные чипы OpenAI полезна как ориентир: конкуренция за эффективность железа давит на цены по всей отрасли, и российские провайдеры тоже вынуждены снижать стоимость токенов (минимальных единиц текста, которые обрабатывает модель).
Допустим, вы используете API OpenAI для автоматической генерации описаний товаров. Сейчас обработка 1 000 карточек через модель GPT-4o обходится в определённую сумму за токены. Если собственный чип снизит себестоимость инференса, OpenAI с высокой вероятностью пересмотрит тарифную сетку. Практический шаг: зафиксируйте текущие расходы на API, чтобы после обновления тарифов сравнить и решить, стоит ли переключить часть задач обратно с локальных открытых моделей на API OpenAI.
- Путать обучение и инференс. «Jalapeno» создан для инференса, не для обучения моделей. Это значит, что чип ускоряет ответы на ваши запросы, но не процесс создания новых моделей.
- Ждать мгновенного снижения цен. Установка чипов в дата-центрах запланирована на конец 2025 года, а влияние на тарифы проявится позже. Не стоит откладывать проекты в ожидании дешёвого API.
- Считать, что Nvidia уходит со сцены. OpenAI не отказывается от GPU Nvidia, а дополняет их собственным решением. Хо говорил о контроле над стеком, а не о полном разрыве с поставщиками.
Девять месяцев от старта до готового чипа силами 70 человек, это, на мой взгляд, показательная история о том, как ИИ ускоряет разработку самого себя. Хо прямо сказал, что модели помогли сократить сроки. Если тренд продолжится, каждое следующее поколение железа для ИИ будет появляться быстрее предыдущего, и гонка за дешёвый инференс ускорится.
Для нас в России и СНГ главный практический вывод: конкуренция между OpenAI, Google (с TPU) и Nvidia за эффективность чипов давит на цену токена по всему рынку. Даже если вы пользуетесь только YandexGPT, эта ценовая гонка в итоге отразится и на внутренних тарифах. Мы в dzen.guru рекомендуем уже сейчас считать расход токенов и фиксировать базовую стоимость, чтобы через полгода объективно оценить, подешевело ли что-то на практике, а не верить маркетинговым обещаниям.
Честная оговорка: пока чип не установлен в дата-центрах и OpenAI не объявила конкретные цифры по производительности и экономии, все прогнозы о снижении цен остаются именно прогнозами.
Собственное железо, это ставка OpenAI на то, что через несколько лет компания будет конкурировать не только моделями, но и инфраструктурой. Для тех, кто строит бизнес на ИИ-сервисах, практический вывод один: записывайте, сколько платите за инференс сегодня, и сравните через полгода.
Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».
Читайте также
LinkedIn тестирует монетизацию видео и платные консультации: авторам впервые дают зарабатывать
LinkedIn тестирует сразу три инструмента для авторов: отдельную ленту с постами только от контактов, рекламную монетизацию видео и платные консультации прямо в…
Ledger представил смартфон со встроенным криптокошельком за $849: без звонков, но с двумя ОС
Ledger представил смартфон, который работает как криптокошелёк и как обычный Android-устройство, но без звонков и SMS, за 849 долларов с предзаказом и…
«Самокат» начал просить доплату за заказ ниже минимальной суммы: от 127 до 157 ₽
«Самокат» тестирует новую механику: если сумма корзины ниже установленного минимума, приложение предлагает доплатить разницу и всё равно оформить доставку, а…
Комментарии