OpenAI の「Jalapeño」チップの数学的背景

OpenAI の財務軌道はインフラコストに大きく依存しており、これが新しい独自開発の OpenAI Jalapeño チップの開発を促した現実です。Broadcom と共同で開発されたこのアプリケーション固有集積回路（ASIC）は、サードパーティ製ハードウェアに伴う巨額の資本支出を軽減するための直接的な試みです。 現在、Nvidia はそのハイエンドプロセッサにおいて推定 75% の利益率を支配していますが、OpenAI はより厳しいマージンで運営されており、莫大な運用経費を考慮した後に、生成された 1 ドルあたり約 33 セントの利益しか残していません。大規模言語モデルをスケールして運用することに伴う財務的負担は甚大です。 昨年、ChatGPT サーバーの応答性を維持するために OpenAI が支払った費用は驚異的な 84 億ドルに達しました。現在、同プラットフォームには週 9 億人のユーザーが訪れており、今年の運用コストは約 140 億ドルに達すると予測されています。今後 8 年間で、OpenAI は計算資源に対して約 1.4 兆ドルをコミットしており、年間収益が 250 億ドルの企業にとってこれは巨額の賭けです。 LLM 推論のためのハードウェア設計 「インテリジェンスプロセッサ」と呼ばれる OpenAI Jalapeño チップは、汎用的な AI ワークロードではなく、大規模言語モデル（LLM）の推論のために特別に構築されています。OpenAI は特定のモデルロードマップとサービングシステムに基づきコアアーキテクチャ設計を提供し、Broadcom がシリコンエンジニアリングおよび高性能ネットワーク統合を担当しました。 TSMC は台湾において物理的な製造を担当し、Celestica が基板およびラックシステムの構築を担っています。OpenAI によると、未発表の GPT-5.3-Codex-Spark モデルを含む最先端ワークロードが、すでに目標とする生産周波数と電力で動作する初期ラボサンプルが用意されています。 OpenAI のハードウェアプログラム責任者である Richard Ho は、このアーキテクチャはデータ移動を最小化することで、実現可能な利用率を実際の理論ピーク性能に近づけることを目指していると指摘しました。従来の AI ワークロードから転用された汎用アクセラレータとは異なり、本アーキテクチャは計算（compute）、メモリ、ネットワークリソースをバランスよく配分し、対話型大規模言語モデル（LLM）の提供において固有のデータ移動ボトルネックを解決するために設計されています。 これをスケールして実現するため、プラットフォームには Broadcom の Tomahawk ネットワーキングシリコンが直接統合されており、カスタムプロセッサが広大なクラスタ化されたデータセンター環境間で通信できるようにしています。 垂直統合のフライングホイール カスタムシリコンへの参入により、OpenAI は単なるソフトウェアレイヤーから、垂直統合型のインフラ企業へと転換します。このフルスタック戦略は、チップアーキテクチャ、ソフトウェアカーネル、メモリシステム、ネットワークスケジューリング、そして最終的なアプリケーション層に至るまでの全パイプラインに及びます。アップルが独自のハードウェアと iOS を緊密に結合させたように、OpenAI ももはや自社の内部モデルロードマップに完全に最適化されたインフラを構築することが可能になりました。 この統合は、継続的な運用のフライングホイールを駆動します。インフラ効率の向上により、モデルのトレーニングとサービングのコストが低下します。より安価なサービングが可能になることで、より良くて応答性の高い製品が生まれ、それがユーザー数と収益を増加させ、その収益は次世代のカスタムインフラへの再投資へとつながります。 後発優位性の克服 独自のシリコンを導入することで、OpenAI は主要競合他社がほぼ 10 年にわたり独自ハードウェアの開発に注力してきた市場に参入します。Google は 2015 年から Tensor Processing Units (TPU) の展開を開始し、現在、Nvidia のサプライチェーン外における世界の AI コンピューティング容量の約四分の一を支配しています。 Amazon は独自のチップを 100 万個以上出荷しており、Meta と Microsoft も自社のインフラを拡大し続けています。 「Jalapeño は、計算リソースをより豊富にするための当社の長期的なフルスタックインフラ戦略の一部です」と OpenAI の社長兼共同創設者である Greg Brockman は述べています。「スタックのより多くの部分を自社で設計することで、より高い効率性でより多くの知能を提供できます。」 このタイムラインのギャップを埋めるため、OpenAI は開発フェーズを加速しました。OpenAI Jalapeño チップは、空白からの設計から製造用テープアウト（物理生産前の最終段階）へと、わずか 9 ヶ月で移行されました。エンジニアリングチームは、OpenAI 自身の言語モデルを活用してハードウェア設計プロセスの一部を自動化・最適化することで、このスケジュールを実現しました。 これは、ユーザーに提供されるモデルが、将来のバージョンを実行する物理インフラストラクチャを構築するために積極的に活用されるという独自のフィードバックループを生み出します。ハードウェアのデータセンターへの初期展開は、2026 年末までに開始予定となっています。 Broadcom の CEO、ホック・タン氏は、この展開がマイクロソフトなどのインフラストラクチャパートナーと共にスケールし、ギガワット規模のデータセンター統合に備えるものだと確認しました。 （写真：OpenAI 提供） 関連記事：Omio が OpenAI モデルを活用して旅行製品の開発をスケーリング ![image](https://www.artificialintelligence-news.com/wp-content/uploads/2026/06/image.png) AI News は TechForge Media によって提供されています。その他の今後のエンタープライズ向けテクノロジーイベントやウェビナーはこちらからご覧ください。

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