OpenAI gradi AI infrastrukturu oko čipa Jalapeño
OpenAI je 25. avgusta 2026. objavio prve merene rezultate za Jalapeño, svoj prvi prilagođeni čip za AI inferencu. Na javnom benchmarku InferenceX, uz model GPT-OSS 120B, Jalapeño je ostvario veći maksimalni protok po kilovatu i manju latenciju tokena od komercijalnih sistema uključenih u poređenje.
Kompanija navodi da je čip pokazao dobre rezultate i pri radu sa modelima DeepSeek R1 i Kimi K2. Time želi da pokaže da prednosti nisu ograničene na jednu porodicu modela, već da se mogu primeniti na širi skup radnih opterećenja.
Čip kao deo šireg AI sistema
OpenAI Jalapeño ne predstavlja kao izdvojeni proizvod, već kao deo povezanog sistema koji obuhvata data-centre, čipove, granične modele, platformu za programere, potrošačke i poslovne proizvode, kao i AI uređaje. Osnovna ideja je da bolji softver povećava iskorišćenost hardvera, dok hardver prilagođen konkretnim radnim opterećenjima može poboljšati brzinu i energetsku efikasnost.
Razvijanjem modela, softvera za posluživanje, čipa, memorije i mreže zajedno, OpenAI nastoji da istovremeno unapredi protok, kašnjenje, potrošnju energije i trošak isporuke modela. Jalapeño stoga kompaniji daje sopstveni put za inferencu uz akceleratore koje i dalje koristi od drugih partnera.
Širi portfelj dobavljača i infrastrukture
OpenAI razlikuje potrebe za treniranjem graničnih modela, inferencom velikog obima i stalno aktivnim agentima. Za svako od tih opterećenja različito su važni čipovi, softver, mreža, napajanje i latencija, pa kompanija želi da bira kombinaciju sposobnosti, brzine, pouzdanosti, efikasnosti i cene.
Microsoftova računarska infrastruktura i NVIDIA čipovi ostaju temeljni deo tog razvoja. Portfelj sada obuhvata i AWS, AMD, Broadcom, Cerebras, CoreWeave, Oracle, SB Energy i SoftBank, sa ulogama u infrastrukturi oblaka, ubrzanom računanju, inferenci niske latencije, razvoju data-centara i isporuci energije.
OpenAI navodi i Project Camellia u Džordžiji kao primer projektovanja objekta prema radnim opterećenjima korisnika. Projekat uključuje zatvoreni sistem za očuvanje vode, obavezu pokrivanja infrastrukturnih i energetskih troškova, podršku lokalnoj privredi i godišnju nezavisnu javnu reviziju preuzetih obaveza.
Efikasnost se meri korisnim radom
Kompanija ekonomiku AI ne vezuje samo za cenu računanja, već za količinu korisne inteligencije po dolaru. Bolji modeli mogu doći do odgovora sa manje pokušaja, dok pametnije usmeravanje zahteva i upravljanje kontekstom smanjuju nepotreban rad.
Na Artificial Analysis Coding Agent Indexu, GPT-5.6 Sol sa maksimalnim rezonovanjem ostvario je novi rezultat uz 54% manje izlaznih tokena od drugog vodećeg modela. OpenAI taj podatak povezuje sa bržim rezultatima, manjim brojem ponavljanja i mogućnošću da agenti dovršavaju duže tokove rada.
Za poslovanje je praktičan zaključak da procenu AI rešenja treba vezati za cenu uspešno završenog zadatka, a ne samo za cenu tokena ili pojedinačnog akceleratora. Izbor modela, infrastrukture i softvera za posluživanje postaje zajednička odluka kada su pouzdanost, brzina i trošak jednako važni.