Прогрес у ШІ накопичується найшвидше, коли вся система вдосконалюється разом. Саме так я бачу стратегію OpenAI щодо обчислювальних ресурсів: це єдина інтегрована система, що охоплює центри обробки даних і чипи, передові моделі, нашу платформу для розробників, продукти для споживачів і компаній та пристрої, створені спеціально для ШІ, — і кожен її рівень посилює наступний.
Краще програмне забезпечення підвищує продуктивність обладнання. Обладнання, розроблене для наших навантажень, підвищує швидкість і ефективність. Потужніші моделі дають змогу створювати кращі продукти, які підвищують попит, активність використання та обсяг даних для навчання. Ці сигнали повертаються в систему й допомагають нам знову її вдосконалювати.
Сьогодні ми оприлюднили перші виміряні показники продуктивності Jalapeño — першого спеціалізованого чипа OpenAI для інференсу. У публічному бенчмарку InferenceX із використанням GPT‑OSS 120B чип Jalapeño забезпечив вищу пікову пропускну здатність на кіловат і меншу затримку токена, ніж представлені в порівнянні комерційні системи. Він також продемонстрував високі результати з DeepSeek R1 і Kimi K2, підтвердивши переваги для різних сімейств моделей.
Jalapeño дає нам більше контролю над роботою наших моделей та економікою їх обслуговування. Спільно розробляючи модель, програмне забезпечення для її обслуговування, чип, пам’ять і мережу, ми можемо вдосконалювати пропускну здатність, затримку, енергоефективність і вартість усієї системи. Це створює надійний власний напрям поряд із прискорювачами інших партнерів і розширює нашу здатність добирати для кожного навантаження найпотужнішу систему з оптимальною економікою. Тепер у нас є працездатний власний чип із виміряними результатами, а розроблення наступних поколінь уже триває.
Різні робочі навантаження висувають до системи різні вимоги. Навчання передових моделей, масштабний інференс і безперервна робота агентів висувають різні вимоги до чипів, програмного забезпечення, мереж, живлення та затримки.
Наша мета — залишатися на межі Парето: постійно шукати для кожного навантаження найкраще поєднання можливостей, швидкості, надійності, ефективності та вартості. Різні чипи й постачальники лідирують за різними показниками, а межа можливого постійно зміщується.
Наш портфель достатньо різноманітний, щоб задовольнити ці потреби. Обчислювальні ресурси Microsoft і чипи NVIDIA стали основою зростання OpenAI. Сьогодні до нашого портфеля також входять AWS, AMD, Broadcom, Cerebras, CoreWeave, Oracle, SB Energy і SoftBank. Кожен із них має свої переваги у хмарній інфраструктурі, прискорених обчисленнях, інференсі з малою затримкою, розвитку центрів обробки даних і постачанні енергії.
Ми активно керуємо цим портфелем, зважаючи як на можливості, так і на економічну ефективність. Ми використовуємо системи преміумкласу там, де найважливіші можливості, й оптимізуємо ефективність там, де більше значення мають масштаб і вартість. Наявність реального вибору серед постачальників, обладнання та моделей розгортання дає нам змогу спрямовувати попит на рішення з найкращою продуктивністю за кожен долар, зберігати цінову дисципліну в мінливих ринкових умовах і рухатися разом із межею можливого в міру появи потужніших технологій. Безпосередній контроль створює додатковий важіль там, де тісніша інтеграція здатна поліпшити всю систему. Ми співпрацюємо з партнерами, коли екосистема допомагає рухатися швидше, і розробляємо власні рішення, коли спільне проєктування дає вагому перевагу.
Центри обробки даних створюють ще один важіль впливу. Проєкт Camellia у Джорджії показує, як ми можемо проєктувати об’єкти з урахуванням робочих навантажень клієнтів, водночас створюючи робочі місця, підтримуючи місцевий бізнес, покриваючи витрати на інфраструктуру й енергію, заощаджуючи воду завдяки замкненій системі та щороку проводячи незалежний публічний аудит виконання зобов’язань.
Цінність цієї системи визначається її результатом: більше корисного інтелекту з кожної одиниці обчислювальних ресурсів.
Кращі моделі знаходять правильну відповідь із меншої кількості спроб. Розумніша маршрутизація й керування контекстом зменшують обсяг марної роботи. Оптимізоване програмне забезпечення та спеціалізоване обладнання підвищують швидкість і енергоефективність.
В індексі Artificial Analysis Coding Agent Index модель GPT‑5.6 Sol із максимальним рівнем міркування досягла нового рекорду, використавши на 54% менше вихідних токенів, ніж інша провідна модель. Для клієнтів такі вдосконалення означають швидші результати, надійніші продукти, менше повторних спроб, здатність агентів виконувати довші робочі процеси та нижчу сукупну вартість успішного виконання завдань. Найкращу економіку забезпечує корисний інтелект на кожен витрачений долар.
Що потужнішим і доступнішим стає корисний інтелект, то більше видів роботи набувають економічного сенсу. Компанія може надавати кожному клієнту персоналізований аналіз, перевіряти кожен договір, моделювати фінансові сценарії в реальному часі та допомагати інженерам випробовувати більше ідей. Це парадокс Джевонса: вища ефективність робить доцільнішим ширше застосування, збільшуючи споживання та створюючи нову економічну активність завдяки більшому обсягу виконаної роботи, кращим рішенням, запуску більшої кількості продуктів і зростанню доходів.
Продуктивніші обчислювальні ресурси й конкурентніше коло постачальників допомагають нам обслуговувати більше клієнтів із меншими витратами та передавати користувачам переваги від підвищення ефективності. Зростання фінансує подальші інвестиції в дослідження, інфраструктуру та безпеку. У цьому й полягає накопичувальна перевага OpenAI: кращі технології поліпшують економіку, краща економіка фінансує наступну хвилю прогресу, а кожне досягнення зміцнює всю систему.
