OpenAIは2026年8月25日、自社開発のAI推論専用チップ「Jalapeño」の初期性能結果を発表した。同チップは電力効率と応答速度の両立を実現し、エージェントなどの対話型ワークロードで従来比最大4倍以上のパフォーマンス向上を示している。
OpenAIは2026年8月25日、自社開発のAI推論専用チップ「Jalapeño」の初期性能結果を発表した。同チップは電力効率と応答速度の両立を実現し、エージェントなどの対話型ワークロードで従来比最大4倍以上のパフォーマンス向上を示している。
Jalapeñoは、モデルの生成処理（デコード）と入力処理（プリフィル）のボトルネックを統合的に解決する設計となっている。データ転送を最小限に抑えることで、メモリ帯域幅やネットワーク遅延の影響を抑え、電力消費あたりの処理能力を向上させた。評価基準として「ユーザー体験を一致させた状態での電力効率」を採用し、ベンチマークInferenceXを用いて比較した。
テスト対象にはGPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B、Kimi K2.5 1Tの3つの公開モデルが用いられた。Jalapeñoはこれらのモデルにおいて、電力効率で従来比最大約1.9倍、エンドツーエンドのレイテンシで最大約3.4倍の改善を示した。特に対話型ワークロードでは、2.1〜4.1倍のパフォーマンス向上が確認されている。
開発プロセスでもAIが活用された。初期設計からテープアウトまで9ヶ月という短期間での実現や、アルゴリズム回路の最適化にCodexとGPT-Astraが使用され、人間のエンジニアによる実装より最大1.8倍高速なコード生成が可能となった。
OpenAIはJalapeñoを基盤に、次世代チップの開発を進めている。年内には同社の計算インフラへの本格導入を予定しており、モデルの高度化に伴うコスト増を抑えながら、より多くのユーザーへ低遅延のサービスを提供する狙いだ。