OpenAI、独自推論ASIC詳細を発表

米 OpenAI（ChatGPTなどを開発する最先端AI研究企業） は、半導体シンポジウム「Hot Chips 2026」において、米Broadcomと共同開発した自社推論特化型カスタムチップ「​Jalapeño​（ハラペーニョ）」のアーキテクチャ詳細とベンチマーク結果を発表しました。

単一アーキテクチャで高スループットと低遅延を両立

Jalapeñoは、OpenAI自身の巨大な推論ワークロード（ChatGPTやCodexの推論リクエスト）を最も高効率に処理するために設計された ASIC（特定用途向けに最適化して設計された集積回路） です。

• ​トレードオフの解消​: 通常のAI推論では「バッチサイズを大きくしてスループットを稼ぐ」か「バッチサイズを小さくして応答遅延（レイテンシ）を抑える」かの二者択一になりがちですが、Jalapeñoは単一のハードウェア構成で双方を最適化します。
• ​ダイ設計とメモリ帯域​: Broadcomのカスタムシリコン技術を活用し、高帯域幅メモリ（HBM）とチップ間高速インターコネクトを高密度に集積しています。
• ​独自液冷ラックシステム​: 高発熱なチップを高密度実装するため、専用の液冷冷却ラックシステムとセットで運用されるデータセンター設計が公開されました。

ServeTheHome報道とGIGAZINE報道の整理

注目点	ServeTheHome技術解説	GIGAZINE報道内容
​開発パートナー​	Broadcomとの協業によるダイ・パッケージング設計	Broadcomとの共同開発ブリーフィング
​アーキテクチャ特性​	OpenAIの推論要求に特化したコンピュートプラットフォーム	スループットと低遅延を両立する単一アーキテクチャ
​実装形態​	専用液冷ラックと高効率電力供給システム	ベンチマークスコアの公表と実運用への期待

インフラ戦略への影響と未確認事項

• OpenAIのコスト構造への影響​: 汎用GPU（NVIDIA等）への依存度を下げ、自社ワークロードに特化したASICを導入することで、1トークンあたりの推論コストと消費電力を大幅に削減できます。
• ​未確認事項​: Jalapeñoチップの本格量産スケジュールや、外部のクラウド顧客への直接提供可否については明言されていません。

自社シリコン開発によるAI巨頭の垂直統合

編集部注: Google（TPU）やAmazon（Trainium/Inferentia）に続き、OpenAIが本格的な独自推論シリコンの全貌を明かしたことは、AI業界における競争の主戦場がモデル開発だけでなくカスタム半導体とデータセンター基盤の垂直統合に移っていることを強く印象づけています。

引用元：ServeTheHome | GIGAZINE | GIGAZINE