OpenAI buduje własny układ scalony, by uniezależnić się od Nvidii

Sztuczna inteligencja pochłania miliardy na obcych chipach. OpenAI pokazało Jalapeño, pierwszy własny układ do obsługi modeli, by obniżyć koszty i osłabić zależność od Nvidii.

.24 czerwca OpenAI wspólnie z Broadcomem zaprezentowało Jalapeño, swój pierwszy zaprojektowany od zera układ scalony. Chip nie służy do trenowania modeli, lecz do inferencji, czyli obsługi gotowych modeli w odpowiedzi na zapytania użytkowników ChatGPT czy Codex’a. Firmy doprowadziły projekt do etapu produkcyjnego w dziewięć miesięcy, podczas gdy, jak wskazują analitycy branżowi, zaprojektowanie podobnego układu zajmuje zwykle półtora do dwóch lat. Tempo przyspieszyły własne modele OpenAI, użyte do wsparcia prac inżynierskich.

Kto sprzedaje łopaty w gorączce złota

.Prawdziwym beneficjentem nie jest tu wyłącznie OpenAI., a bardziej Broadcom. Firma, która nie sprzedaje gotowych chipów jak Nvidia, lecz projektuje je na zamówienie największych firm. Taką samą rolę pełni już przy układach Google i Mety. Jalapeño wpisuje się w wyraźny trend. Laboratoria i giganci technologiczni budują własne krzemowe zaplecze, żeby zejść z kosztów i przestać zależeć od jednego dostawcy. Amazon rozwija linie Trainium i Inferentia, Microsoft układ Maia, Google swoje procesory tensorowe. Broadcom dostarcza inżynierię i technologie sieciowe łączące chipy, a klient wnosi wiedzę o tym, jak działają jego modele. Hock Tan, prezes Broadcomu, w rozmowie z Reutersem postawił nowy układ na równi z najmocniejszymi akceleratorami Nvidii i Google. Produkcją zajmie się tajwański TSMC, a systemy serwerowe złoży kanadyjska Celestica.

Gdzie naprawdę liczy się koszt

.Sednem jest ekonomia inferencji. Trenowanie modelu to jednorazowy, gigantyczny wydatek, lecz codzienna obsługa setek milionów zapytań kosztuje nieustannie, token po tokenie. Według wczesnych testów Broadcomu, Jalapeño ma dawać oszczędności rzędu 50% wobec typowych układów graficznych. Dla OpenAI, które szykuje się do wejścia na giełdę i wciąż notuje straty, każdy procent zbity z kosztu inferencji przybliża rentowność. Nvidia nie znika z tej układanki: jej procesory pozostają centralne przy trenowaniu modeli, a OpenAI wciąż jest jednym z jej największych klientów. Zmienia się jednak kierunek. Firma przestaje wyłącznie wynajmować cudzą infrastrukturę i zaczyna budować własną, warstwa po warstwie.

Pytanie o chip jest w gruncie rzeczy pytaniem o władzę nad kosztem i niezależnością. Kto kontroluje fizyczną warstwę sztucznej inteligencji, ten panuje nad jej ekonomią, a w dłuższej perspektywie również nad własną autonomią wobec dostawcy. Jalapeño nie jest jeszcze wdrożonym produktem. Pierwsze wdrożenia zapowiedziano na koniec 2026 roku, a pełną skalę dopiero na 2028. Najrozsądniej traktować je więc nie jako przewrót, lecz jako deklarację. OpenAI mówi, że nie chce już tylko wynajmować miejsca w gorączce złota. Chce mieć własną kopalnię.

Szymon Ślubowski