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OpenAIは24日（米国時間）、Broadcomとともに、同社初の独自AIチップ「Jalapeño」を公開した。大規模言語モデル（LLM）の推論向けに最適化したアクセラレーターで、ChatGPTなどの応答処理を効率化する狙いがある。モデルや製品に加え、チップを含むインフラを自社主導で最適化するフルスタック戦略の一環で、初期導入は2026年末までを見込む。
推論向けにゼロから設計した新プロセッサー
Jalapeñoは、汎用アクセラレーターを転用したものではなく、OpenAIが自社のモデル、カーネル、サービングシステム、製品需要への理解を踏まえてゼロから設計した。BroadcomとCelesticaは、チップ実装、ボード、ラック統合、ネットワーク、量産システムの面で支えた。
エンジニアリングサンプルはすでにラボ内で機械学習ワークロードを実行しており、量産目標の周波数と電力条件で動作している。最終性能の測定は続いているが、初期テストでは現在の最先端と比べ、電力当たり性能が大幅に優れる見通しだという。電力当たり性能は、同じ消費電力でどれだけ多くの処理をこなせるかを示す指標で、運用コストやデータセンターの制約に直結する。
Jalapeñoは、初期設計から製造用テープアウトまで9カ月で進んだ。テープアウトは、半導体を実際の製造工程に渡せる段階まで設計を固める節目を指す。OpenAIは、この過程の一部を自社モデルの活用で加速したとしており、詳細な技術報告は今後数カ月以内に示すとしている。
AIサービスを支える計算基盤への布石
今回の発表の主眼は、チップ単体の性能競争にとどまらない。OpenAIはJalapeñoを、チップ設計、メモリー、ネットワーク、スケジューリング、デプロイ、製品体験までを一体で最適化する計算基盤の第一歩と位置付けている。推論の速度、信頼性、コストを改善できれば、AIをより多くの利用者に安定して提供しやすくなる。
想定される用途は、ChatGPT、Codex、API、将来のエージェント製品など、OpenAIの主要サービスを支える推論処理だ。OpenAIとBroadcomは、Jalapeñoをデータセンターパートナーとギガワット規模で展開する複数世代の計算基盤の第一歩と位置付けている。ただし、応答速度や安定性、利用コストにどこまで反映されるかは、今後の技術報告と実運用での展開が焦点となる。
