MI attīstība visstraujāk paātrinās, kad visa sistēma pilnveidojas kopā. Tā es raugos uz OpenAI skaitļošanas stratēģiju: tā ir vienota sistēma, kas aptver datu centrus un mikroshēmas, robežšķirtnes modeļus, mūsu izstrādātāju platformu, patērētāju un uzņēmumu produktus, kā arī MI vajadzībām radītas ierīces, un katrs slānis stiprina nākamo.
Labāka programmatūra ļauj aparatūru izmantot produktīvāk. Mūsu uzdevumiem izstrādāta aparatūra uzlabo ātrumu un efektivitāti. Spējīgāki modeļi paver iespēju radīt labākus produktus, kas savukārt veicina pieprasījumu, lietojumu un mācīšanos. Šie signāli atgriežas sistēmā un palīdz mums to atkal pilnveidot.
Šodien publiskojām pirmos izmērītos Jalapeño — OpenAI pirmās īpaši izstrādātās inferenču mikroshēmas — veiktspējas rezultātus. Publiskajā etalonpārbaudē InferenceX, kurā izmanto GPT‑OSS 120B, Jalapeño sasniedza lielāku maksimālo caurlaidspēju uz kilovatu un mazāku tekstvienību aizkavi nekā salīdzinājumā iekļautās komerciālās sistēmas. Tā uzrādīja labus rezultātus arī ar DeepSeek R1 un Kimi K2, apliecinot, ka ieguvumi attiecas uz dažādām modeļu saimēm.
Jalapeño sniedz mums lielāku kontroli pār modeļu darbību un to apkalpošanas ekonomiku. Kopīgi izstrādājot modeli, apkalpošanas programmatūru, mikroshēmu, atmiņu un tīklu, varam vienotas sistēmas ietvaros uzlabot caurlaidspēju, aizkavi, energoefektivitāti un izmaksas. Līdztekus citu partneru paātrinātājiem tā nodrošina uzticamu pašu izstrādātu risinājumu, paplašinot mūsu iespējas katram uzdevumam izvēlēties jaudīgāko sistēmu ar atbilstošāko ekonomisko pamatojumu. Tagad mums ir darbspējīgas pašu izstrādātas mikroshēmas ar izmērītiem rezultātiem, un jau top nākamās paaudzes.
Dažādi uzdevumi sistēmai izvirza atšķirīgas prasības. Robežšķirtnes modeļu apmācībai, liela apjoma inferencēm un pastāvīgi aktīviem aģentiem ir atšķirīgas prasības attiecībā uz mikroshēmām, programmatūru, tīkliem, enerģiju un aizkavi.
Mūsu mērķis ir palikt uz Pareto robežas, katram uzdevumam pastāvīgi meklējot labāko spēju, ātruma, uzticamības, efektivitātes un izmaksu kombināciju. Dažādas mikroshēmas un pakalpojumu sniedzēji ir pārāki atšķirīgos aspektos, un tehnoloģiju robežšķirtne nemitīgi virzās uz priekšu.
Mūsu risinājumu klāsts ļauj apmierināt šīs vajadzības. Microsoft skaitļošanas resursiem un NVIDIA mikroshēmām ir bijusi būtiska nozīme OpenAI izaugsmē. Šobrīd mūsu partneru lokā ir arī AWS, AMD, Broadcom, Cerebras, CoreWeave, Oracle, SB Energy un SoftBank. Katrs sniedz atšķirīgas priekšrocības mākoņinfrastruktūras, paātrinātās skaitļošanas, zemas aizkaves inferenču, datu centru attīstības un energoapgādes jomā.
Mēs aktīvi pārvaldām šo portfeli, ņemot vērā gan spējas, gan ekonomisko izdevīgumu. Augstākās klases sistēmas izmantojam tur, kur vissvarīgākās ir spējas, bet efektivitāti optimizējam tur, kur būtiskāks ir mērogs un izmaksas. Saglabājot reālas izvēles iespējas starp pakalpojumu sniedzējiem, aparatūru un izvietošanas modeļiem, varam novirzīt pieprasījumu uz risinājumiem ar labāko veiktspēju par katru dolāru, uzturēt cenu disciplīnu mainīgos tirgus apstākļos un sekot tehnoloģiju robežšķirtnei, parādoties jaudīgākām tehnoloģijām. Tieša kontrole sniedz papildu priekšrocības tur, kur ciešāka integrācija var uzlabot visu sistēmu. Mēs sadarbojamies ar partneriem, ja ekosistēma ļauj virzīties ātrāk, un izstrādājam paši, ja kopīga projektēšana sniedz būtisku priekšrocību.
Datu centri ir vēl viens būtisks ietekmes punkts. Projekts Camellia Džordžijā parāda, kā varam projektēt objektus atbilstoši klientu darba slodzēm, vienlaikus radot darbvietas, atbalstot vietējos uzņēmumus, sedzot projekta infrastruktūras un enerģijas izmaksas, taupot ūdeni ar slēgta cikla sistēmu un ik gadu nododot saistību izpildi neatkarīgai publiskai revīzijai.
Šīs sistēmas vērtību mēra pēc tās radītā rezultāta — vairāk noderīga intelekta no katras skaitļošanas resursu vienības.
Labāki modeļi nonāk pie pareizās atbildes ar mazāk mēģinājumiem. Viedāka maršrutēšana un konteksta pārvaldība samazina nelietderīgu darbu. Optimizēta programmatūra un īpaši izstrādāta aparatūra uzlabo ātrumu un energoefektivitāti.
Artificial Analysis Coding Agent Index vērtējumā GPT‑5.6 Sol ar Max spriestspēju sasniedza jaunu rekordu, izmantojot par 54% mazāk izvades tekstvienību nekā cits vadošais modelis. Klientiem šādi uzlabojumi nozīmē ātrākus rezultātus, uzticamākus produktus, mazāk atkārtotu mēģinājumu, aģentus, kas spēj pabeigt garākas darbplūsmas, un zemākas sekmīgi paveikta darba kopējās izmaksas. Vislabāko ekonomisko aprēķinu pamatā ir noderīga intelekta apjoms uz vienu dolāru.
Noderīgam intelektam kļūstot spējīgākam un pieejamākam, arvien vairāk darba kļūst ekonomiski lietderīgs. Uzņēmums var katram klientam nodrošināt pielāgotu analīzi, pārskatīt ikvienu līgumu, reāllaikā modelēt finanšu scenārijus un palīdzēt inženieriem pārbaudīt vairāk ideju. Tas ir Dževonsa paradokss: lielāka efektivitāte padara izdevīgus jaunus lietojumus, palielina patēriņu un rada jaunu ekonomisko aktivitāti, jo tiek paveikts vairāk darba, pieņemti labāki lēmumi, laists klajā vairāk produktu un gūti lielāki ieņēmumi.
Produktīvāki skaitļošanas resursi un konkurētspējīgāka piegādes bāze palīdz mums apkalpot vairāk klientu par zemākām izmaksām un nodot šos efektivitātes ieguvumus lietotājiem. Izaugsme finansē turpmākus ieguldījumus pētniecībā, infrastruktūrā un drošībā. Tā ir OpenAI pastāvīgi augošā priekšrocība: labāka tehnoloģija uzlabo ekonomisko izdevīgumu, tas finansē nākamo progresa vilni, un katrs ieguvums stiprina visu sistēmu.
