ההתקדמות בבינה מלאכותית צוברת תאוצה בקצב המהיר ביותר כשהמערכת כולה משתפרת יחד. כך אני רואה את אסטרטגיית המחשוב של OpenAI: מערכת משולבת אחת הכוללת מרכזי נתונים ושבבים, מודלי חזית, פלטפורמה למפתחים, מוצרים לצרכנים ולארגונים ומכשירים שנבנו מראש סביב בינה מלאכותית — כשכל שכבה מחזקת את הבאה אחריה.
תוכנה טובה יותר מאפשרת לחומרה להפיק יותר. חומרה שתוכננה לעומסי העבודה שלנו משפרת את המהירות והיעילות. מודלים בעלי יכולות גבוהות יותר מאפשרים לפתח מוצרים טובים יותר, שמובילים ליותר ביקוש, שימוש ולמידה. המידע הזה זורם בחזרה דרך המערכת ועוזר לנו לשפר אותה שוב.
היום פרסמנו את תוצאות מדידת הביצועים הראשונות של Jalapeño, שבב ההסקה הראשון ש-OpenAI פיתחה בהתאמה לצרכיה. ב-InferenceX, מבחן ביצועים ציבורי המשתמש ב-GPT‑OSS 120B, סיפק Jalapeño תפוקת שיא גבוהה יותר לקילוואט וזמן השהיה קצר יותר לטוקן בהשוואה למערכות המסחריות שנבדקו. הוא הציג ביצועים חזקים גם ב-DeepSeek R1 וב-Kimi K2, והראה שיתרונותיו באים לידי ביטוי במשפחות מודלים שונות.
Jalapeño מעניק לנו שליטה רבה יותר באופן שבו המודלים שלנו פועלים ובעלויות הכרוכות בהפעלתם. כשאנחנו מפתחים יחד את המודל, התוכנה שמפעילה אותו, השבב, הזיכרון והרשת, אנחנו יכולים לשפר את התפוקה, זמני ההשהיה, היעילות האנרגטית והעלויות ברמת המערכת כולה. כך נוצרת חלופה מעשית בפיתוח עצמי לצד המאיצים שאנחנו מקבלים משותפים אחרים, ומתרחבת היכולת שלנו להתאים לכל עומס עבודה את המערכת בעלת הביצועים הטובים ביותר בתנאים הכלכליים המתאימים. כעת יש לנו שבב מתוצרתנו שכבר פועל ומציג תוצאות מדודות, ופיתוח הדורות הבאים כבר בעיצומו.
עומסי עבודה שונים מציבים דרישות שונות למערכת. אימון מודלי חזית, הסקה בהיקפים גדולים וסוכנים שפועלים ברציפות מצריכים פתרונות שונים לשבבים, לתוכנה, לרשתות, להספק ולזמני השהיה.
המטרה שלנו היא להישאר על חזית פארטו: לחפש ללא הרף את השילוב הטוב ביותר של יכולות, מהירות, אמינות, יעילות ועלות לכל עומס עבודה. שבבים וספקים שונים מובילים במדדים שונים, וגבולות האפשר ממשיכים להתרחב.
מגוון הפתרונות והשותפים שלנו מאפשר לנו לתת מענה לצרכים האלה. משאבי המחשוב של Microsoft והשבבים של NVIDIA היו אבני יסוד בצמיחה של OpenAI. היום מערך השותפים שלנו כולל גם את AWS, AMD, Broadcom, Cerebras, CoreWeave, Oracle, SB Energy ו-SoftBank. כל אחת מהן מביאה חוזקות שונות בתחומי תשתיות הענן, המחשוב המואץ, ההסקה בהשהיה נמוכה, הקמת מרכזי הנתונים ואספקת האנרגיה.
אנחנו מנהלים את המערך הזה באופן פעיל, תוך התחשבות הן ביכולות והן בכדאיות הכלכלית. אנחנו משתמשים במערכות מהשורה הראשונה כשהיכולות הן השיקול המרכזי, ומתמקדים בייעול כשהיקף הפעילות והעלות חשובים יותר. שמירה על אפשרויות בחירה מעשיות בין ספקים, חומרה ומתכונות פריסה מאפשרת לנו להפנות ביקוש לביצועים הטובים ביותר לכל דולר, לשמור על תמחור מבוקר גם כשתנאי השוק משתנים, ולהישאר בחזית עם הופעתן של טכנולוגיות חזקות יותר. שליטה ישירה מעניקה לנו יתרון נוסף במקומות שבהם שילוב הדוק יותר יכול לשפר את המערכת כולה. אנחנו משתפים פעולה כשהמערכת האקולוגית עוזרת לנו להתקדם מהר יותר, ומפתחים בעצמנו כשתכנון משולב יוצר יתרון משמעותי.
מרכזי נתונים הם מנוף נוסף לשיפור. פרויקט קמליה בג'ורג'יה מדגים כיצד אפשר לתכנן מתקנים בהתאם לעומסי העבודה של הלקוחות, ובמקביל ליצור מקומות עבודה, לתמוך בעסקים מקומיים, לשאת בעלויות התשתית והאנרגיה של הפרויקט, לחסוך במים באמצעות מערכת במעגל סגור ולהעמיד את העמידה בהתחייבויות הפרויקט לביקורת שנתית עצמאית ופומבית.
הערך של המערכת הזאת נמדד במה שהיא מפיקה: יותר בינה שימושית מכל יחידת מחשוב.
מודלים טובים יותר מגיעים לתשובה הנכונה בפחות ניסיונות. ניתוב חכם יותר וניהול הקשר טוב יותר מצמצמים עבודה מיותרת. תוכנה שעברה אופטימיזציה וחומרה ייעודית משפרות את המהירות והיעילות האנרגטית.
במדד סוכני התכנות של Artificial Analysis, המודל GPT‑5.6 Sol עם reasoning ברמה מקסימלית הגיע לשיא חדש, תוך שימוש ב-54% פחות טוקני פלט ממודל מוביל אחר. מבחינת הלקוחות, שיפורים כאלה פירושם תוצאות מהירות יותר, מוצרים אמינים יותר, פחות ניסיונות חוזרים, סוכנים שמשלימים תהליכי עבודה ארוכים יותר ועלות כוללת נמוכה יותר לעבודה שמושלמת בהצלחה. הכדאיות הכלכלית הגבוהה ביותר נובעת מכמות הבינה השימושית שמקבלים לכל דולר.
ככל שהבינה השימושית נעשית בעלת יכולות גבוהות יותר וזולה יותר, משתלם לבצע יותר סוגי עבודה. חברה יכולה לספק ניתוח מותאם לכל לקוח, לבדוק כל חוזה, להריץ תרחישים פיננסיים בזמן אמת ולעזור למהנדסים לבחון יותר רעיונות. זהו פרדוקס ג'בונס: יעילות גבוהה יותר הופכת שימושים רבים יותר לכדאיים, מגדילה את הצריכה ויוצרת פעילות כלכלית חדשה — באמצעות יותר עבודה שמושלמת, החלטות טובות יותר, השקה של יותר מוצרים והפקת הכנסות גבוהות יותר.
משאבי מחשוב שמפיקים יותר ומערך ספקים תחרותי יותר עוזרים לנו לשרת יותר לקוחות בעלות נמוכה יותר ולהעביר את פירות ההתייעלות האלה למשתמשים. הצמיחה מממנת המשך השקעה במחקר, בתשתיות ובבטיחות. זה היתרון של OpenAI שמזין את עצמו: טכנולוגיה טובה יותר משפרת את הכדאיות הכלכלית, הכדאיות המשופרת מממנת את גל ההתקדמות הבא, וכל שיפור מחזק את המערכת כולה.
