OpenAI ने बड़े भाषा मॉडलों के इन्फ्रेंस कार्यों के लिए अपना पहला विशेष चिप Jalapeño पेश किया है। Broadcom के साथ मिलकर विकसित, यह एक्सेलेरेटर GPT और Codex जैसे मॉडलों के अनुरोधों को संसाधित करने पर केंद्रित है, न कि प्रशिक्षण पर। अगस्त 2026 में Hot Chips सम्मेलन में घोषणा के साथ पहले बेंचमार्क भी जारी किए गए, जिन्होंने प्रति वाट टोकन और विलंबता में कमी में उल्लेखनीय लाभ दिखाया।
मुख्य तकनीकी पहलू वास्तुकला है, जो LLM इन्फ्रेंस के विशिष्ट पैटर्न के लिए अनुकूलित है: कम विलंबता पर उच्च थ्रूपुट और मेमोरी का कुशल उपयोग। सामान्य GPU के विपरीत, Jalapeño ट्रांसफॉर्मर में attention और feed-forward जैसे विशिष्ट संचालन पर केंद्रित है। SemiAnalysis InferenceX पर प्रारंभिक परीक्षण Nvidia Blackwell की तुलना में प्रति वाट 1,5–1,9 गुना अधिक कार्य दिखाते हैं, और कुछ परिदृश्यों में प्रति वाट टोकन में 104 गुना तक की वृद्धि का दावा किया गया है — यह आंकड़ा स्वतंत्र सत्यापन की आवश्यकता है।
परीक्षण पद्धति में Nvidia GB200/GB300 सिस्टम के साथ तुलना शामिल है, जो चिप की घोषित शक्ति (700 W, वास्तविक खपत 550 W तक) के अनुसार सामान्यीकृत है। परिणाम OpenAI के आंतरिक मॉडल और बाहरी मॉडल — DeepSeek R1 और Kimi K2.5 दोनों को कवर करते हैं। यह क्रॉस-मॉडल प्रयोज्यता के तर्क को मजबूत करता है, हालांकि विस्तृत ablation और डेटासेट के पूर्ण विवरण की कमी पुनरुत्पादकता के बारे में प्रश्न छोड़ती है।
AI चिप परिदृश्य में, Jalapeño इन्फ्रेंस के लिए विशेष ASIC की जगह लेता है, जैसे Google का TPU या Amazon का Trainium/Inferentia। Meta या Microsoft के दृष्टिकोण के विपरीत, OpenAI अपने स्वयं के मॉडल और बहु-पीढ़ी मंच के साथ घनिष्ठ एकीकरण पर दांव लगा रहा है। यह रणनीति Google के करीब लाती है, लेकिन डिजाइन में AI के उपयोग के कारण विकास चक्र को नौ महीने तक तेज कर देती है।
उद्योग के लिए, इसका मतलब डेटा केंद्रों में इन्फ्रेंस लागत में संभावित कमी है, जो एजेंट सिस्टम और API के स्केलिंग के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। कम विलंबता (1,7–3,6 गुना) प्रदर्शन और प्रतिक्रिया गति के बीच समझौता किए बिना अधिक उपयोगकर्ताओं की सेवा करने की अनुमति देती है।
यह स्पष्ट नहीं है कि 2027 में वास्तविक लोड के तहत प्रदर्शन कितना टिकाऊ है, जब प्रतियोगी नई पीढ़ी जारी करेंगे। स्वतंत्र परीक्षण और वास्तुकला विवरण का खुलासा दीर्घकालिक प्रभाव का आकलन करने के लिए महत्वपूर्ण होगा।
Jalapeño का विकास इस बात पर जोर देता है कि इन्फ्रेंस दक्षता अब केवल मॉडल के आकार से निर्धारित नहीं होती, बल्कि विशिष्ट कार्यभार के लिए हार्डवेयर विशेषज्ञता से भी निर्धारित होती है।
