AI tiến bộ nhanh nhất khi toàn bộ hệ thống cùng được cải thiện. Đó là cách tôi nhìn nhận chiến lược điện toán của OpenAI: một hệ thống tích hợp trải rộng từ trung tâm dữ liệu và chip đến các mô hình tiên phong, nền tảng dành cho nhà phát triển, sản phẩm cho người tiêu dùng và doanh nghiệp, cùng các thiết bị lấy AI làm nền tảng—trong đó mỗi lớp đều củng cố lớp tiếp theo.
Phần mềm tốt hơn giúp phần cứng hoạt động hiệu quả hơn. Phần cứng được thiết kế cho khối lượng công việc của chúng tôi giúp cải thiện tốc độ và hiệu suất. Các mô hình mạnh hơn mở đường cho những sản phẩm tốt hơn, từ đó tạo thêm nhu cầu, mức sử dụng và cơ hội học hỏi. Những tín hiệu đó quay trở lại hệ thống và giúp chúng tôi tiếp tục cải thiện hệ thống.
Hôm nay, chúng tôi đã công bố những kết quả đo lường hiệu năng đầu tiên của Jalapeño, chip suy luận tùy chỉnh đầu tiên của OpenAI. Trên InferenceX, một bộ chuẩn công khai sử dụng GPT‑OSS 120B, Jalapeño đạt thông lượng đỉnh trên mỗi kilowatt cao hơn và độ trễ token thấp hơn các hệ thống thương mại trong phép so sánh. Chip này cũng đạt hiệu năng cao trên DeepSeek R1 và Kimi K2, cho thấy những cải thiện đó áp dụng được cho nhiều họ mô hình.
Jalapeño giúp chúng tôi kiểm soát tốt hơn cách các mô hình vận hành và hiệu quả kinh tế khi phục vụ chúng. Bằng cách đồng phát triển mô hình, phần mềm phục vụ, chip, bộ nhớ và mạng, chúng tôi có thể cải thiện thông lượng, độ trễ, hiệu suất năng lượng và chi phí như một hệ thống thống nhất. Điều này tạo ra một phương án nội bộ khả thi bên cạnh các bộ tăng tốc từ những đối tác khác, qua đó nâng cao khả năng ghép từng khối lượng công việc với hệ thống mạnh nhất ở mức chi phí phù hợp. Giờ đây, chúng tôi đã có chip tự phát triển đang hoạt động cùng các kết quả đo lường thực tế, và những thế hệ tiếp theo cũng đã được triển khai.
Mỗi loại khối lượng công việc đặt ra những yêu cầu khác nhau đối với hệ thống. Hoạt động huấn luyện tiên phong, suy luận khối lượng lớn và các tác nhân luôn hoạt động có những yêu cầu khác nhau về chip, phần mềm, mạng, điện năng và độ trễ.
Mục tiêu của chúng tôi là luôn ở trên biên Pareto: không ngừng tìm kiếm sự kết hợp tốt nhất giữa năng lực, tốc độ, độ tin cậy, hiệu suất và chi phí cho từng khối lượng công việc. Mỗi loại chip và nhà cung cấp dẫn đầu ở những phương diện khác nhau, còn ranh giới tiên phong thì liên tục dịch chuyển.
Danh mục của chúng tôi đủ đa dạng để đáp ứng những nhu cầu đó. Năng lực điện toán của Microsoft và chip của NVIDIA là nền tảng cho sự phát triển của OpenAI. Ngày nay, danh mục của chúng tôi còn có AWS, AMD, Broadcom, Cerebras, CoreWeave, Oracle, SB Energy và SoftBank. Mỗi đối tác có thế mạnh riêng về hạ tầng đám mây, điện toán tăng tốc, suy luận độ trễ thấp, phát triển trung tâm dữ liệu và cung cấp năng lượng.
Chúng tôi chủ động quản lý danh mục này để tối ưu cả năng lực lẫn hiệu quả kinh tế. Chúng tôi dùng các hệ thống cao cấp ở nơi năng lực là yếu tố quan trọng nhất và tối ưu hiệu suất ở nơi quy mô cùng chi phí được ưu tiên hơn. Duy trì những lựa chọn đáng tin cậy về nhà cung cấp, phần cứng và mô hình triển khai giúp chúng tôi hướng nhu cầu đến phương án có hiệu năng trên mỗi đô la tốt nhất, giữ kỷ luật định giá khi điều kiện thị trường thay đổi và bắt kịp bước tiến tiên phong khi công nghệ mạnh hơn xuất hiện. Quyền kiểm soát trực tiếp tạo thêm lợi thế ở những nơi khả năng tích hợp chặt chẽ hơn có thể cải thiện toàn bộ hệ thống. Chúng tôi hợp tác khi hệ sinh thái giúp mình tiến nhanh hơn và tự xây dựng khi việc đồng thiết kế tạo ra lợi thế đáng kể.
Trung tâm dữ liệu tạo thêm một điểm đòn bẩy. Dự án Camellia tại Georgia cho thấy cách chúng tôi có thể thiết kế cơ sở hạ tầng xoay quanh khối lượng công việc của khách hàng, đồng thời tạo việc làm, hỗ trợ doanh nghiệp địa phương, chi trả chi phí hạ tầng và năng lượng của dự án, tiết kiệm nước bằng hệ thống tuần hoàn khép kín và đưa các cam kết ra kiểm toán công khai, độc lập hằng năm.
Giá trị của hệ thống này được đo bằng thành quả mà nó tạo ra: nhiều trí tuệ hữu ích hơn từ mỗi đơn vị điện toán.
Các mô hình tốt hơn tìm ra câu trả lời đúng với ít lần thử hơn. Định tuyến và quản lý ngữ cảnh thông minh hơn giúp giảm công sức lãng phí. Phần mềm được tối ưu hóa và phần cứng chuyên dụng giúp cải thiện tốc độ cùng hiệu suất năng lượng.
Trên Artificial Analysis Coding Agent Index, GPT‑5.6 Sol với mức suy luận Max đã lập mức cao mới trong khi sử dụng ít hơn 54% số token đầu ra so với một mô hình hàng đầu khác. Đối với khách hàng, những cải thiện như vậy mang lại kết quả nhanh hơn, sản phẩm đáng tin cậy hơn, ít phải thử lại hơn, các tác nhân có thể hoàn thành quy trình dài hơn và tổng chi phí thấp hơn cho công việc thành công. Hiệu quả kinh tế tốt nhất đến từ lượng trí tuệ hữu ích trên mỗi đô la.
Khi trí tuệ hữu ích trở nên mạnh hơn và dễ tiếp cận hơn, nhiều công việc sẽ khả thi hơn về mặt kinh tế. Một công ty có thể cung cấp phân tích riêng cho từng khách hàng, rà soát mọi hợp đồng, chạy các kịch bản tài chính theo thời gian thực và giúp kỹ sư thử nghiệm thêm nhiều ý tưởng. Đây là nghịch lý Jevons: hiệu suất cao hơn khiến nhiều ứng dụng trở nên đáng đầu tư, qua đó mở rộng tiêu dùng và tạo ra hoạt động kinh tế mới nhờ hoàn thành nhiều công việc hơn, đưa ra quyết định tốt hơn, ra mắt nhiều sản phẩm hơn và tạo thêm doanh thu.
Năng lực điện toán hiệu quả hơn và cơ sở cung ứng cạnh tranh hơn giúp chúng tôi phục vụ nhiều khách hàng hơn với chi phí thấp hơn, đồng thời chuyển những lợi ích về hiệu suất đó đến người dùng. Tăng trưởng tài trợ cho hoạt động đầu tư liên tục vào nghiên cứu, cơ sở hạ tầng và an toàn. Đó là lợi thế cộng hưởng của OpenAI: công nghệ tốt hơn tạo ra hiệu quả kinh tế cao hơn, hiệu quả kinh tế cao hơn tài trợ cho làn sóng tiến bộ tiếp theo, và mỗi thành quả đều củng cố toàn bộ hệ thống.
