3行まとめ
- OpenAIのJalapeñoは公開モデル3つで電力あたり1.5〜1.9倍を出しました
- 設計からテープアウト回路の設計データを製造工程へ渡すこと。設計の締め切りにあたります。用語集でこの語を見るまで9か月、AIが回路の最適化にも入りました
- 年内に自社インフラへ投入し、NVIDIA製との併用は続きます
何が起きたか
OpenAIは自社で設計した推論学習済みのモデルが入力を受けて答えを返す処理。学習と対になります。用語集でこの語を見るチップ Jalapeño の測定結果を公表しました。推論とは、学習済みのモデルが入力を受けて答えを返す処理です。
測定に使ったのは SemiAnalysis の公開ベンチマーク InferenceX です。比較の相手は市販のAIシステムです。
試したモデルは GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B、Kimi K2.5 1T の3つです。3つとも同じ傾向を示しました。
1ワットあたりの仕事量は、処理量が頭打ちになる地点で比較システムの1.5〜1.9倍でした。入力から応答完了までの時間は1.7〜3.6分の1に縮みました。やりとりの多い使い方では2.1〜4.1倍の性能が出ています。
なぜ難しい・何がすごいか
速さと省電力は、これまで片方を諦める関係にありました。同じ電力でさばく件数を増やすと、1件が返るまでの待ち時間が伸びます。待ち時間を詰めると、電力あたりの件数が落ちます。
Jalapeño は3つのモデルすべてで、処理量・電力効率・待ち時間の組み合わせが比較システムを上回りました。OpenAI はこの位置をパレート境界と呼びます。どの指標も他を削らずに改善した並びです。
比較の基準は電力あたりの仕事量です。OpenAI はチップ1個あたりの性能より有用な基準だと述べています。
Jalapeño の定格は700ワット、実測の持続電力は550ワット以下でした。比較に使った GB200 は1,200ワット、GB300 は1,400ワットです。
たとえ話
注文をさばく台所で考えます。下ごしらえは腕を動かす仕事で、盛り付けの速さは材料を取ってくる往復で決まります。材料を別室に置けば、料理人は往復のあいだ手を止めます。
Jalapeño はモデルの状態と KV キャッシュ答えを作るあいだ、読んだ文脈の計算結果を置いておく場所。用語集でこの語を見るを、使う場所のそばに置いたままにします。往復そのものが減ります。
用語ミニ辞典
- 推論: 学習済みのモデルが入力を受けて答えを返す処理。学習と対になります。
- プリフィル: 入力されたプロンプトを読み込む段階。計算量で詰まります。
- デコード: 答えを1トークンずつ作る段階。メモリ帯域で詰まります。
- KV キャッシュ: 答えを作るあいだ、読んだ文脈の計算結果を置いておく場所。
- テープアウト: 回路の設計データを製造工程へ渡すこと。設計の締め切りにあたります。
技術者向けの深掘り
Jalapeño の設計は、データの移動と通信待ちを削ることから始まります。プリフィル入力されたプロンプトを読み込む段階。計算量で詰まります。用語集でこの語を見るは計算で詰まり、デコード答えを1トークンずつ作る段階。メモリ帯域で詰まります。用語集でこの語を見るはメモリ帯域で詰まります。
OpenAI はモデルの状態と KV キャッシュを置く場所を明示的に指定できるようにしました。推論の段ごとに、計算・メモリ・ネットワークの組み合わせを切り替えます。
ネットワークも設計の一部です。接続範囲を広く取り、1件のリクエストが1つの連結したシステムの中で終わります。
AIは開発と最適化の両側に入りました。OpenAI は設計開始からテープアウトまでを9か月で通し、演算回路の最適化にもAIを使いました。
OpenAI は GPT-OSS の attention と MoE のブロックを選んで比べました。MoE は専門家を分けて使う構造です。AIが書いた実装は、人間の専門家の実装より1.5〜1.8倍速く動きました。
OpenAI はこの数字が選んだブロックに限ると明記しています。Codex と GPT-Astra も使いました。当初の量産計画に無かった公開重みモデル3つを、2か月で高速化しています。
これは自分に関係ある？
ChatGPT を使うだけの人には、応答の速さと混雑時のつながりやすさとして現れます。OpenAI は速い応答、反応の良いエージェント、需要が伸びても届く安定性を顧客向けの効果に挙げています。
推論を動かす側には、比較条件の読み方が残ります。OpenAI は待ち時間を揃えたうえで電力あたりの仕事量を測っており、チップ単体の数字とは並びません。
数字の出どころは OpenAI 自身の測定です。同社は量産の認定作業とソフトウェアの成熟を続けている段階だと書いています。NVIDIA と他のパートナーのアクセラレータも、学習と推論の両方で使い続けます。
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