OpenAI、計算戦略を説明：システム全体での知能向上を目指す

AI の進歩は、システム全体が同時に改善されたときに最も速く加速します。これが私が OpenAI の計算戦略を捉える視点です。データセンターとチップ、最先端モデル、開発者プラットフォーム、消費者向けおよび企業向け製品、そして AI ネイティブデバイスにまたがる統合された一つのシステムとして捉えています。各層が次の層を強化し合う構造です。

より優れたソフトウェアはハードウェアの生産性を高め、私たちのワークロードに最適化されたハードウェアは速度と効率を向上させます。より能力の高いモデルはより良い製品を生み出し、それがさらなる需要、利用、学習をもたらします。これらのシグナルはシステム全体を通じて循環し、再び改善へとつながります。

本日、OpenAI が独自開発した最初の推論用チップ「Jalapeño」の測定済み性能結果を共有しました we shared。GPT‑OSS 120B を使用した公開ベンチマーク「InferenceX」において、Jalapeño は比較対象となった商用システムを上回るキロワットあたりのピークスループットと、より低いトークンレイテンシを実現しました。また、DeepSeek R1 や Kimi K2 においても高い性能を示し、その恩恵がモデルファミリー全体に及ぶことを示しています。

Jalapeño は前回の最良記録である TBT でさらに差を広げる

Jalapeño は、モデルの稼働方法や提供時の経済性に対する制御力を高めます。モデル、サービングソフトウェア、チップ、メモリ、ネットワークを一体として開発することで、スループット、レイテンシ、エネルギー効率、コストをシステム全体として最適化できます。これにより、他社製のアクセラレーターを利用する並行経路として、信頼性の高い自社製パスが確立され、各ワークロードに最適なシステムを適切な経済性で選択できる範囲が広がります。現在、測定済みの結果を持つ自社製シリコンの実用化が進んでおり、次世代の開発もすでに始まっています。

広範な対応と独自所有によるレバレッジ

異なるワークロードは、システムに対してそれぞれ異なる要求を課します。フロンティアトレーニング、高ボリューム推論、常時稼働するエージェントでは、チップ、ソフトウェア、ネットワーク、電力、レイテンシの各面で要件が異なります。

私たちの目標は、パレートフロンティア（最適解の集合）に留まり続けることです。つまり、各ワークロードに対して、能力、速度、信頼性、効率、コストのバランスが最も優れた組み合わせを絶えず追求することです。異なるチップやプロバイダーはそれぞれ異なる次元で優位性を発揮しており、このフロンティア自体も常に移動し続けています。

私たちのポートフォリオには、これらのニーズに応えるための幅広い選択肢があります。Microsoft のコンピューティングと NVIDIA のチップは、OpenAI の成長の基盤となってきました。現在、そのポートフォリオには AWS、AMD、Broadcom、Cerebras、CoreWeave、Oracle、SB Energy、SoftBank も含まれています。それぞれが、クラウドインフラ、加速計算、低レイテンシ推論、データセンター開発、エネルギー供給といった異なる分野で独自の強みを持っています。

私たちは、このポートフォリオを能力と経済性の両面から積極的に管理しています。能力が最も重要となる場面では高品質なシステムを採用し、規模やコストがより重視される場面では効率化に注力します。プロバイダー、ハードウェア、デプロイモデル全体を通じて信頼できる選択肢を維持することで、ドルあたりのパフォーマンスが最も高い領域へ需要を誘導し、市場環境の変化に応じて価格の規律を保ち、より強力な技術が登場した際には迅速に対応できます。直接的な制御は、統合を強化してシステム全体の性能を向上させる余地がある分野でレバレッジを生み出します。一方、エコシステムが加速に寄与する分野ではパートナーシップを結び、共設計によって明確な優位性を生み出す領域では自社開発を進めます。

データセンターもまた、重要なレバレッジポイントとなります。ジョージア州の「Project Camellia」は、顧客のワークロードに合わせて施設を設計しつつ、雇用創出や地域ビジネスの支援、プロジェクトインフラとエネルギーコストの負担、クローズドループシステムによる水資源の保全、そして年次独立公的監査の実施というコミットメントを示す事例です。

効率性を経済価値へ転換する

このシステムの価値は、生成される成果によって測られます。つまり、計算リソースの単位あたりからより有用な知能を生み出すことです。

優れたモデルは、試行回数を減らして正解にたどり着きます。スマートなルーティングとコンテキスト管理により、無駄な作業を削減します。最適化されたソフトウェアと専用ハードウェアが、速度とエネルギー効率の向上をもたらします。

人工分析コーディングエージェントインデックスにおいて、最大推論能力を発揮した GPT-5.6 Sol は、他社の主要モデルと比較して出力トークンを 54% 削減しながらも新記録を達成しました。顧客にとってこうした改善は、結果の迅速化、製品の信頼性向上、再試行回数の減少、より長いワークフローの完遂、そして成功した作業にかかる総コストの低下を意味します。最も優れた経済効果を生むのは、1 ドルあたりの有用な知能の量です。

有用な知能がさらに高度になり、安価になるにつれて、以前は経済的に現実的ではなかった業務も実行可能になります。企業は顧客一人ひとりに合わせた分析を提供し、すべての契約を精査し、リアルタイムで金融シナリオを実行し、エンジニアがより多くのアイデアを検証するのを支援できるようになります。これはジェボンズの逆説です。効率化が進むほど利用価値が高まり、消費が拡大することで、完了する作業の増加、意思決定の質向上、新製品の立ち上げ、収益の増大を通じて新たな経済活動が生まれます。

複利効果による優位性

生産性の高い計算資源と競争力のある供給基盤は、より多くの顧客を低コストで支えることを可能にし、その効率化の恩恵をユーザーにも還元します。成長資金は引き続き研究、インフラ、安全性への投資に充てられています。これが OpenAI の複利効果です。優れた技術が優れた経済効果を生み、それが次の進歩のための資金となり、すべての改善がシステム全体を強固なものにしていきます。