OpenAI wchodzi głębiej w rynek półprzewodników i pokazuje własny procesor do obsługi sztucznej inteligencji. Jalapeño, stworzony razem z Broadcomem, ma być odpowiedzią na rosnące koszty mocy obliczeniowej i jeden z najważniejszych ruchów firmy w stronę pełnej kontroli nad infrastrukturą stojącą za ChatGPT, Codexem i przyszłymi produktami AI.
- OpenAI i Broadcom zaprezentowały Jalapeño, pierwszy procesor OpenAI zaprojektowany pod wnioskowanie modeli językowych.
- Układ ma działać z wysoką efektywnością energetyczną i trafić do wdrożeń na skalę gigawatów od końca 2026 r.
- To kolejny krok w wyścigu o własną infrastrukturę AI, w którym najwięksi gracze chcą ograniczać zależność od Nvidii.
OpenAI pokazało Jalapeño. To procesor do wnioskowania AI
OpenAI i Broadcom zaprezentowały Jalapeño, pierwszy Intelligence Processor OpenAI. Firma opisuje go jako akcelerator zaprojektowany specjalnie pod inference, czyli etap, w którym gotowy model AI generuje odpowiedzi, analizuje zapytania użytkownika i wykonuje zadania po zakończonym treningu.
To ważne rozróżnienie. Jalapeño nie jest ogólnym procesorem ani typową kartą graficzną do wszystkich zadań. Ma być układem zaprojektowanym od podstaw pod potrzeby dużych modeli językowych. OpenAI podkreśla, że procesor powstał na bazie wiedzy z działania ChatGPT, Codexa, API oraz przyszłych produktów agentowych.
Według firmy próbki inżynieryjne układu już działają w laboratorium z obciążeniami ML przy docelowej częstotliwości i mocy. OpenAI wskazuje, że w testach wykorzystywano m.in. workloady związane z GPT-5.3-Codex-Spark. Pełny raport techniczny ma zostać przedstawiony w kolejnych miesiącach.
Dlaczego OpenAI robi własny procesor?
Stawka jest prosta: koszt, dostępność i kontrola. Największe modele AI potrzebują ogromnej mocy obliczeniowej nie tylko do treningu, ale także do codziennego działania. Każde pytanie do ChatGPT, zadanie wykonane przez Codexa albo zapytanie przez API wymaga infrastruktury. Im większa skala usług, tym bardziej liczy się koszt jednej odpowiedzi, opóźnienie i zużycie energii.
OpenAI podkreśla, że Jalapeño ma oferować „znacząco wyższą” wydajność na wat niż obecne najlepsze rozwiązania, choć finalne wyniki nadal są mierzone. Firma tłumaczy, że architektura układu ogranicza przesuwanie danych i lepiej równoważy moc obliczeniową, pamięć oraz sieć. W praktyce chodzi o to, aby realne wykorzystanie sprzętu było bliższe jego teoretycznym możliwościom.
To może mieć duże znaczenie dla ekonomii całej branży. W AI często nie wystarczy mieć najlepszy model. Trzeba jeszcze obsłużyć miliony użytkowników szybko, stabilnie i taniej niż konkurencja. Jeśli OpenAI będzie w stanie obniżyć koszt wnioskowania, może zyskać przewagę nie tylko technologiczną, ale też cenową.
Broadcom, Celestica i plan na wiele generacji
OpenAI zaprojektowało układ, ale za wdrożenie przemysłowe odpowiada szeroki ekosystem partnerów. Broadcom wnosi implementację krzemową, technologie sieciowe i łączność, w tym rozwiązania Tomahawk. Celestica ma wspierać płytki, szafy, integrację systemów i produkcję na dużą skalę.
To rozwinięcie wcześniejszej współpracy. W październiku 2025 r. OpenAI i Broadcom ogłosiły strategiczną współpracę obejmującą 10 gigawatów niestandardowych akceleratorów AI zaprojektowanych przez OpenAI. Broadcom w własnym komunikacie wskazywał, że systemy mają wykorzystywać akceleratory AI oraz rozwiązania Ethernet do skalowania klastrów.
Nowy chip ma być pierwszym krokiem w wielopokoleniowej platformie obliczeniowej. OpenAI zapowiada pierwsze wdrożenia pod koniec 2026 r. i rozwój w kolejnych latach. Hock Tan, prezes Broadcomu, powiedział w komunikacie OpenAI, że współpraca ma umożliwić wdrożenie centrów danych w skali gigawatów z Microsoftem i innymi partnerami od 2026 r.
Jalapeno kontra Nvidia. Czy konkurenci mają się czego bać?
Nowy procesor OpenAI nie oznacza, że Nvidia z dnia na dzień straci dominującą pozycję. Skala przewagi tego producenta jest ogromna. W wynikach za pierwszy kwartał roku fiskalnego 2027 Nvidia podała rekordowe przychody 81,6 mld dol., z czego segment data center osiągnął 75,2 mld dol. To pokazuje, jak silnie popyt na AI napędza sprzedaż jej infrastruktury.
Jalapeño jest jednak sygnałem, że najwięksi klienci nie chcą być całkowicie zależni od jednego dostawcy. Własne układy rozwijają lub wykorzystują także inni giganci technologiczni. Google od lat ma TPU, Amazon rozwija Trainium i Inferentię, Microsoft pokazał własne układy Maia i Cobalt, a Meta inwestuje w swoje akceleratory AI.
Dla OpenAI własny chip ma dodatkowy sens, bo firma zna swoje modele, ruch użytkowników i typowe obciążenia lepiej niż zewnętrzny dostawca. Jeżeli procesor jest projektowany pod konkretne wzorce działania ChatGPT, Codexa i API, może być bardziej efektywny niż uniwersalne rozwiązanie, nawet jeśli nie zawsze wygra w prostym porównaniu maksymalnej mocy.
AI pomaga projektować sprzęt dla AI
Jednym z najciekawszych elementów komunikatu OpenAI jest punkt, określający tempo prac. Firma twierdzi, że Jalapeño przeszedł od projektu do tape-outu w dziewięć miesięcy. Tape-out oznacza zakończenie etapu projektowania układu i przekazanie go do produkcji półprzewodników. W zaawansowanych chipach to zwykle jeden z kluczowych momentów całego procesu.
OpenAI podaje, że przyspieszenie było możliwe dzięki ścisłej współpracy sprzętu i oprogramowania oraz wykorzystaniu modeli OpenAI do części projektowania i optymalizacji. Innymi słowy, AI pomaga projektować infrastrukturę, która później będzie obsługiwać kolejne generacje AI.
To może być jeden z ważniejszych trendów najbliższych lat. Jeżeli modele będą skracały czas projektowania chipów, poprawiały optymalizację pamięci, sieci i zużycia energii, wyścig infrastrukturalny jeszcze przyspieszy. Przewagę zyskają firmy, które potrafią połączyć model, aplikację, centrum danych i krzem w jeden spójny system.
Czytaj także:
Odbudowa Ukrainy z finansowaniem BGK. Polskie firmy podpisały umowy na 169 mln zł
Upały testują polską energetykę. Ile mogą kosztować gospodarkę?
Polacy nie chcą elektryków. Największy spadek rejestracji w Europie
