OpenAI: Jalapeño çipi çıkarım performansında Nvidia’yı geride bırakıyor

OpenAI salı günü, özel olarak geliştirdiği Jalapeño çıkarım çipinin hem veri işleme hızı hem de enerji verimliliğinde Nvidia ↗ 0.90% ve diğer rakiplerini geride bıraktığını gösteren performans testlerini paylaştı. Bu hamle, yapay zeka şirketinin sektörün lider çip üreticisinin donanım üstünlüğüne karşı şimdiye kadarki en kapsamlı meydan okuması olarak değerlendiriliyor.

Stanford'da düzenlenen Hot Chips yarı iletken konferansındaki sunum öncesinde paylaşılan test sonuçlarına göre Jalapeño: DeepSeek R1, Kimi K2.5'in 1 trilyon parametreli versiyonu ve OpenAI'ın kendi geliştirdiği GPT-OSS 120B gibi modelleri çalıştırırken Nvidia'nın GB200 ve GB300 sistemlerine kıyasla watt başına 1,5 ila 1,9 kat daha fazla yapay zeka iş yükü sunuyor ve uçtan uca gecikme süresini 1,7 ila 3,6 kat azaltıyor.axios+1

Kabin Ölçeğinde Bir Çıkarım Makinesi

Broadcom ↗ 4.00% ile ortaklaşa geliştirilen ve ilk ipuçları haziran ayında verilen çip, sıfırdan ve yalnızca büyük dil modeli (LLM) çıkarımları için tasarlandı. Sistem düzeyinde, her bir Jalapeño kabini 1,7 exaFLOPS 4-bit işlem gücü, 27,5 TB HBM4 bellek ve saniyede yaklaşık 2 petabayt bellek bant genişliği sunan 128 adet hızlandırıcı barındırıyor.theregister

OpenAI Donanımdan Sorumlu Başkan Yardımcısı Richard Ho, yapay zeka sistemlerinin genellikle "bu ikisi arasında bir ödünleşim yapmak zorunda kaldığını" belirterek, çipin hem düşük gecikme süresi hem de yüksek veri işleme hızı sunarak "her iki dünyanın da en iyisini" bir araya getirdiğini ifade etti.theverge

OpenAI laboratuvarlarında çip üzerinde InferenceX test paketini çalıştıran SemiAnalysis'e göre Jalapeño, DeepSeek R1 modelinde eşzamanlılık düzeyi 1 iken kullanıcı başına saniyede 700'den fazla token üretmeyi başardı. Üstelik bu sonuç, rakiplerin performans rakamlarını artırmak için başvurduğu spekülatif kod çözme veya ön dolum-kod çözme ayrıştırması gibi teknikler kullanılmadan elde edildi.newsletter.semianalysis

Tasarımdan Çipe Hızlı Geçiş ve Sınırları

OpenAI, ilk ekip kurulumundan çipin üretime gönderilmesine (tape-out) kadar geçen süreci yaklaşık 16 ayda tamamladı ve çip Kasım 2025'te üretime hazır hale geldi. Şirket, tasarım sürecinde yapay zeka desteğinin SIMD alanında yüzde 8, matris motoru alanında ise yüzde 10 oranında küçülme sağladığını belirtti.newsletter.semianalysis

Yine de Jalapeño yalnızca çıkarım işlemlerini yürütüyor, model eğitimi yapmıyor. "Çok fazla işlem gücüne ihtiyacımız olacak," diyen Ho, sözlerini şöyle sürdürdü: "Jalapeño bunun bir parçası. Cerberus bunun bir parçası. Nvidia bunun bir parçası. AMD Advanced Micro Devices, Inc. ↗ 5.45% de bunun bir parçası."axios

Dağıtım ve Rekabet

OpenAI, 2026 sonuna kadar sınırlı bir dağıtım planlarken, seri üretimin 2027 boyunca artırılmasını hedefliyor. Şirket şimdiden ikinci nesil bir çip geliştiriyor ve üçüncü nesil için de planlar şekillenmeye başladı.theverge+1

SemiAnalysis bazı önemli noktalara dikkat çekti: Testlerde, önbelleğe alma ve yönlendirmeyi zorlayan daha karmaşık otonom ajan iş yükleri yerine, nispeten basit bir 8k girdi ve 1k çıktı iş yükü kullanıldı. Ayrıca, aynı HBM4 belleği kullanan Nvidia'nın daha yeni Vera Rubin mimarisiyle yapılacak bir karşılaştırmanın çok daha sağlıklı bir kıyaslama sunacağı belirtildi.newsletter.semianalysis

Bu yeni çip, oldukça rekabetçi bir pazara adım atıyor. Google Alphabet Inc. ↗ 0.84% kendi TPU serisine sahip, Amazon Amazon.com, Inc. ↗ 1.61% ve Microsoft ↘ 0.24% kendi tasarımlarını geliştiriyor, Anthropic ise bu ayın başlarında kendi bünyesinde bir çip geliştirme çalışması yürüttüğünü doğruladı. OpenAI'ın Jalapeño'yu dışarıya satma gibi bir planı bulunmuyor. Ho, "Buna o kadar çok ihtiyacımız var ki, dışarıya satabileceğimiz bir zamanı hayal bile edemiyoruz," dedi.axios