OpenAI представила первый собственный ИИ-чип Jalapeño для конкуренции с Nvidia в инференсе

OpenAI представила собственный чип для инференса Jalapeño

OpenAI опубликовала первые результаты тестирования производительности Jalapeño — собственного ИИ-процессора для инференса, разработанного совместно с Broadcom. Специализированный чип спроектирован исключительно для запуска обученных моделей, а не для задач обучения, что стало важным шагом на пути к снижению зависимости компании от сторонних поставщиков оборудования.

Согласно внутренним тестам производительности, Jalapeño превосходит топовые ускорители Nvidia как по скорости работы, так и по энергоэффективности:

• Производительность и энергопотребление: работая при мощности 700 Вт, Jalapeño продемонстрировал скорость отклика до 3,6 раза выше, чем системы Nvidia мощностью 1200 Вт, обеспечив при этом до 1,9 раза большую эффективность на ватт.

• Проектирование с помощью ИИ: процессор был разработан примерно за девять месяцев с использованием будущей модели Astra от OpenAI и инструмента Codex для ускорения цикла проектирования.

• Внутреннее использование: чип не поступит в продажу сторонним клиентам. Ричард Хо, вице-президент OpenAI по аппаратному обеспечению, заявил, что внутренние потребности в вычислительных мощностях полностью покрывают стартовые объемы производства. При этом OpenAI продолжит использовать инфраструктуру Nvidia для обучения моделей.

• Планы развития: в разработке уже находятся два следующих поколения процессоров. Первые чипы поступят в дата-центры в конце этого года, а более масштабное наращивание производства запланировано до 2027 года.

Accelerated Understanding стремится моделировать физику вместо слов

Профессор Калифорнийского технологического института Анима Анандкумар и инженер Бенедикт Йеник основали стартап Accelerated Understanding, сфокусированный на физическом искусственном интеллекте. Вместо традиционных трансформерных архитектур, прогнозирующих следующий токен в последовательности, платформа стартапа использует нейронные операторы для отслеживания динамических физических процессов в трех измерениях и во времени.

Ключевые особенности проекта:

• Сверхмасштабная обработка: тесты показали способность архитектуры обрабатывать 5 триллионов точек данных за один вычислительный прогон.

• Корпоративный фокус: первые коммерческие сценарии применения сосредоточены на материаловедении для полупроводников, робототехнике и прогнозировании суровых погодных условий.

• Стратегическая независимость: ради запуска собственного независимого проекта оба основателя ранее отказались от руководящих должностей и доли в 35% в стартапе Prometheus, поддерживаемом Джеффом Безосом.

Perplexity и Nvidia представили локальное решение Portable Computer

Perplexity в партнерстве с Nvidia анонсировала Portable Computer — локальную версию своего агентного ИИ-софта, разработанную с акцентом на локальную обработку данных и конфиденциальность пользователей. Решение работает локально на системе Nvidia DGX Spark стоимостью $4699 без расхода кредитов облачной платформы.

Пользователи могут выбирать локальные базовые модели, включая Qwen 3.8 27B или собственную PPLX 27B от Perplexity, сохраняя возможность обращаться к более чем 15 удаленным облачным моделям при явном подтверждении. Релиз состоялся на фоне сообщений о том, что Nvidia ведет продвинутые переговоры об участии в многомиллиардном раунде финансирования, в рамках которого оценка Perplexity может превысить $30 миллиардов.

Другие события индустрии

• Единая память Claude: Anthropic представила сквозную постоянную память для Claude, позволяющую синхронизировать контекст между стандартными интерфейсами чата и платформой Cowork с фиксацией актуальных тем в режиме реального времени.

• Apple Mac Mini на чипе M6: Apple представила Mac Mini на базе чипа M6 по цене от $899, позиционируя устройство для постоянных локальных агентных рабочих процессов со скоростью выполнения задач до 4 раз выше.

• Кадровые перестановки в OpenAI: Крис Мэлоун, руководитель направления дата-центров в OpenAI, покинул компанию на фоне серии изменений в руководящем составе.

• Специализированные версии Gemini: Google Cloud открыла предварительный доступ к отраслевым моделям Gemini Enterprise, адаптированным для юридического и финансового секторов.

• Прогнозы рынка от Anthropic: перед потенциальным выходом на биржу Anthropic, по имеющимся данным, готовится представить потенциальным инвесторам оценку общего адресного рынка (TAM) объемом более $30 триллионов.