Kemajuan AI saya cepet tuwuh nalika kabeh sistem maju bebarengan. Mangkono caraku ndeleng strategi komputasi OpenAI: siji sistem terpadu sing nyakup pusat data lan cip, model tercanggih, platform pangembang, produk konsumen lan perusahaan, sarta piranti asli AI, kanthi saben lapisan nguwatake lapisan sabanjure.
Piranti lunak sing luwih apik nggawe piranti keras luwih produktif. Piranti keras sing dirancang kanggo beban kerja kita ningkatake kacepetan lan efisiensi. Model sing luwih mumpuni mbukak dalan kanggo produk sing luwih apik, sing banjur ningkatake panjaluk, panggunaan, lan pamulangan. Sinyal-sinyal kuwi mili bali liwat sistem lan mbantu kita nyempurnakake maneh.
Dina iki, kita ngumumake asil pangukuran kinerja kapisan saka Jalapeño, cip inferensi kustom kapisan OpenAI. Ing InferenceX, pathokan umum sing nggunakake GPT‑OSS 120B, Jalapeño ngasilake kapasitas pangolahan puncak saben kilowatt sing luwih dhuwur lan latensi token sing luwih cendhek tinimbang sistem komersial ing perbandingan kasebut. Kinerjane uga unggul ing DeepSeek R1 lan Kimi K2, nuduhake manawa kauntungane bisa ditrapake ing maneka kulawarga model.
Jalapeño menehi kita kontrol luwih gedhe tumrap cara model kita mlaku lan keekonomian nalika nyedhiyakake layanane. Kanthi ngembangake model, piranti lunak layanan, cip, memori, lan jaringan bebarengan, kita bisa ningkatake kapasitas pangolahan, latensi, efisiensi energi, lan biaya minangka siji sistem. Iki nggawe jalur langsung sing bisa diandelake minangka panyimbang akselerator saka mitra liyane, lan nggedhekake kemampuan kita kanggo nyocogake saben beban kerja karo sistem paling unggul kanthi keekonomian sing pas. Saiki kita duwe silikon gawean dhewe sing wis bisa digunakake lan asile wis diukur, dene generasi sabanjure lagi dikembangake.
Saben beban kerja menehi tuntutan sing beda marang sistem. Pelatihan tercanggih, inferensi kanthi volume gedhe, lan agen sing tansah aktif nduweni kabutuhan beda ing babagan cip, piranti lunak, jaringan, daya, lan latensi.
Tujuan kita yaiku tetep ing wates Pareto: terus ngupaya gabungan paling unggul saka kemampuan, kacepetan, linuwih, efisiensi, lan biaya kanggo saben beban kerja. Saben cip lan panyedhiya unggul ing aspek sing beda, lan tapel wates teknologi terus maju.
Portofolio kita menehi pilihan sing jembar kanggo nyukupi kabutuhan kasebut. Komputasi Microsoft lan cip NVIDIA wis dadi dhasar tumrap tuwuhe OpenAI. Saiki, portofolio kita uga nyakup AWS, AMD, Broadcom, Cerebras, CoreWeave, Oracle, SB Energy, lan SoftBank. Saben pihak nduweni kaunggulan dhewe ing prasarana awan, komputasi terakselerasi, inferensi latensi cendhek, pangembangan pusat data, lan pasokan energi.
Kita ngatur portofolio iki kanthi aktif adhedhasar kemampuan lan keekonomian. Kita nggunakake sistem premium nalika kemampuan dadi sing utama, lan ngoptimalake efisiensi nalika skala lan biaya luwih wigati. Kanthi njaga pilihan sing bisa diandelake ing antarane panyedhiya, piranti keras, lan model panyebaran, kita bisa ngarahake panjaluk menyang kinerja paling unggul saben dolar, njaga disiplin rega nalika kahanan pasar owah, lan terus maju bareng tapel wates teknologi nalika teknologi sing luwih unggul muncul. Kontrol langsung nambah daya ungkit nalika integrasi sing luwih rapet bisa ningkatake kabeh sistem. Kita bermitra nalika ekosistem mbantu kita maju luwih cepet, lan mbangun dhewe nalika rancang bareng menehi kauntungan sing nyata.
Pusat data nggawe sumber daya ungkit liyane. Proyek Camellia ing Georgia nuduhake carane kita bisa ngrancang fasilitas adhedhasar beban kerja pelanggan, sinambi nggawe lapangan kerja, ndhukung usaha lokal, nanggung biaya prasarana lan energi proyek, ngirit banyu liwat sistem sirkulasi tertutup, lan mesthekake kabeh prasetyane diaudit saben taun dening pihak independen kanthi asil sing diumumake marang umum.
Nilai sistem iki diukur saka asile: kacerdasan sing luwih migunani saka saben unit komputasi.
Model sing luwih apik bisa nemokake jawaban sing bener kanthi luwih sithik upaya. Pangaturan rute lan konteks sing luwih pinter nyuda gaweyan sing muspra. Piranti lunak sing dioptimalake lan piranti keras sing dirancang khusus ningkatake kacepetan lan efisiensi energi.
Ing Artificial Analysis Coding Agent Index, GPT‑5.6 Sol kanthi nalar Dipikir Maksimal nggayuh rekor anyar, kanthi nggunakake token output 54% luwih sithik tinimbang model unggulan liyane. Kanggo pelanggan, panyempurnaan kaya iki ateges asil luwih cepet, produk luwih bisa diandelake, luwih sithik pengulangan, agen sing bisa ngrampungake alur kerja luwih dawa, lan total biaya luwih murah kanggo gaweyan sing kasil. Keekonomian paling apik asale saka kacerdasan migunani saben dolar.
Nalika kacerdasan migunani saya mumpuni lan murah, luwih akeh gaweyan dadi layak kanthi ekonomi. Perusahaan bisa menehi analisis sing dicocogake kanggo saben pelanggan, mriksa saben kontrak, mbukak skenario finansial wektu nyata, lan mbantu insinyur nguji luwih akeh gagasan. Iki paradoks Jevons: efisiensi sing luwih dhuwur nggawe luwih akeh panggunaan dadi migunani, saengga konsumsi mundhak lan kagiyatan ekonomi anyar tuwuh amarga luwih akeh gaweyan rampung, keputusan luwih apik, luwih akeh produk diluncurake, lan luwih akeh penghasilan diasilake.
Komputasi sing luwih produktif lan basis pasokan sing luwih kompetitif mbantu kita nglayani luwih akeh pelanggan kanthi biaya luwih murah lan nerusake asil efisiensi kasebut marang pangguna. Wutah mbiayai investasi terus-terusan ing riset, prasarana, lan keamanan. Iki kauntungan OpenAI sing terus ngrembaka: teknologi sing luwih apik nggawe keekonomian luwih apik, keekonomian sing luwih apik mbiayai gelombang kemajuan sabanjure, lan saben kemajuan nguwatake kabeh sistem.
