Napredek umetne inteligence se najhitre krepi, ko se hkrati izboljšuje celoten sistem. Tako razmišljam o strategiji računske infrastrukture OpenAI: kot o enotnem sistemu, ki vključuje podatkovne centre in čipe, prelomne modele, našo platformo za razvijalce, izdelke za potrošnike in podjetja ter naprave, zasnovane za umetno inteligenco, pri čemer vsaka plast krepi naslednjo.
Boljša programska oprema povečuje produktivnost strojne opreme. Strojna oprema, zasnovana za naše delovne obremenitve, izboljšuje hitrost in učinkovitost. Zmogljivejši modeli omogočajo boljše izdelke, ti pa ustvarjajo več povpraševanja, uporabe in učenja. Ti signali se vračajo skozi sistem in nam pomagajo, da ga znova izboljšamo.
Danes smo predstavili prve izmerjene rezultate delovanja Jalapeña, prvega lastnega čipa OpenAI za sklepanje. Na javnem primerjalnem preizkusu InferenceX z modelom GPT‑OSS 120B je Jalapeño dosegel večjo največjo prepustnost na kilovat in krajšo zakasnitev žetonov kot primerjani komercialni sistemi. Odlično se je odrezal tudi pri modelih DeepSeek R1 in Kimi K2, kar kaže, da njegove izboljšave veljajo za različne družine modelov.
Jalapeño nam omogoča večji nadzor nad izvajanjem naših modelov in ekonomiko njihovega zagotavljanja. S skupnim razvojem modela, programske opreme za izvajanje, čipa, pomnilnika in omrežja lahko kot enoten sistem izboljšujemo prepustnost, zakasnitev, energijsko učinkovitost in stroške. Ob pospeševalnikih drugih partnerjev tako dobivamo verodostojno lastno možnost in lahko vsako delovno obremenitev izvajamo v najzmogljivejšem sistemu z ustrezno ekonomiko. Zdaj imamo delujoč lasten čip z izmerjenimi rezultati, naslednje generacije pa so že v razvoju.
Različne delovne obremenitve imajo različne sistemske zahteve. Prelomno učenje, sklepanje v velikem obsegu in neprekinjeno delujoči agenti imajo različne zahteve glede čipov, programske opreme, omrežij, energije in zakasnitve.
Naš cilj je ostati na Paretovi meji: za vsako delovno obremenitev nenehno iščemo najboljšo kombinacijo zmogljivosti, hitrosti, zanesljivosti, učinkovitosti in stroškov. Različni čipi in ponudniki so najboljši na različnih področjih, meja zmogljivosti pa se nenehno premika.
Naš portfelj nam zagotavlja dovolj širok razpon za izpolnjevanje teh potreb. Microsoftova računska infrastruktura in čipi NVIDIA so bili temelj rasti OpenAI. Danes naš portfelj vključuje tudi AWS, AMD, Broadcom, Cerebras, CoreWeave, Oracle, SB Energy in SoftBank. Vsak prinaša različne prednosti na področjih infrastrukture v oblaku, pospešenega računalništva, sklepanja z majhno zakasnitvijo, razvoja podatkovnih centrov in dobave energije.
Ta portfelj dejavno upravljamo z vidika zmogljivosti in ekonomike. Vrhunske sisteme uporabljamo tam, kjer so najpomembnejše zmogljivosti, za učinkovitost pa optimiziramo tam, kjer sta pomembnejša obseg in cena. Z ohranjanjem verodostojne izbire med ponudniki, strojno opremo in modeli uvajanja lahko povpraševanje usmerjamo k najboljšemu razmerju med zmogljivostjo in ceno, ohranjamo cenovno disciplino ob spreminjanju tržnih razmer ter sledimo meji zmogljivosti, ko se pojavi naprednejša tehnologija. Neposreden nadzor zagotavlja večji vzvod tam, kjer lahko tesnejše povezovanje izboljša celoten sistem. S partnerji sodelujemo tam, kjer nam ekosistem omogoča hitrejši napredek, sami pa gradimo tam, kjer skupno načrtovanje prinaša pomembno prednost.
Podatkovni centri so še ena točka vzvoda. Projekt Camellia v Georgii kaže, kako lahko objekte načrtujemo glede na delovne obremenitve strank, hkrati pa ustvarjamo delovna mesta, podpiramo lokalna podjetja, krijemo infrastrukturne in energetske stroške projekta, varčujemo z vodo z zaprtim sistemom kroženja ter izpolnjevanje zavez vsako leto preverjamo z neodvisno javno revizijo.
Vrednost tega sistema se meri po tem, kar ustvari: več uporabne inteligence iz vsake enote računske moči.
Boljši modeli pridejo do pravilnega odgovora z manj poskusi. Pametnejše usmerjanje in upravljanje konteksta zmanjšujeta nepotrebno delo. Optimizirana programska oprema in namensko zasnovana strojna oprema izboljšujeta hitrost in energijsko učinkovitost.
Na indeksu Artificial Analysis Coding Agent Index je GPT‑5.6 Sol z nastavitvijo sklepanja Najvišje dosegel nov rekord, pri tem pa uporabil 54 % manj izhodnih žetonov kot drug vodilni model. Za stranke takšne izboljšave pomenijo hitrejše rezultate, zanesljivejše izdelke, manj ponovnih poskusov, agente, ki dokončajo daljše delovne postopke, in nižje skupne stroške uspešno opravljenega dela. Najboljšo ekonomiko zagotavlja uporabna inteligenca na porabljeni dolar.
Ko postaja uporabna inteligenca zmogljivejša in dostopnejša, postaja ekonomsko smiselnih vse več opravil. Podjetje lahko vsaki stranki zagotovi prilagojeno analizo, pregleda vsako pogodbo, sproti preizkuša finančne scenarije in inženirjem pomaga preveriti več zamisli. To je Jevonsov paradoks: večja učinkovitost upraviči več načinov uporabe, s čimer povečuje porabo in ustvarja novo gospodarsko dejavnost, saj je opravljenega več dela, odločitve so boljše, na trg pride več izdelkov in ustvari se več prihodkov.
Produktivnejša računska infrastruktura in konkurenčnejša dobavna baza nam pomagata oskrbeti več strank z nižjimi stroški ter pridobljene izboljšave učinkovitosti prenesti na uporabnike. Rast financira nadaljnje naložbe v raziskave, infrastrukturo in varnost. To je prednost OpenAI, ki se krepi sama: boljša tehnologija ustvarja boljšo ekonomiko, boljša ekonomika financira naslednji val napredka, vsaka izboljšava pa okrepi celoten sistem.
