OpenAIとBroadcomは6月24日（米国時間）、OpenAIが設計した初の独自AIアクセラレーター「Jalapeño」を発表した。大規模言語モデル（LLM）の推論処理に最適化したチップで、2026年末までに初期展開を開始する。Microsoftなどのパートナーのデータセンターで、ギガワット規模で展開する計画である。
LLM推論に特化した独自ASIC
Jalapeñoは、汎用AIプロセッサーや学習向けアクセラレーターの転用ではなく、LLM推論向けに一から設計されたASICである。OpenAIにとって初の「Intelligence Processor」と位置付けられる。ChatGPT、Codex、APIなどOpenAIが日常的に運用するLLMワークロードに加え、将来のエージェント型AI製品や、業界全体の現在および将来のLLMに対応できる柔軟性を備えるとしている。
同チップは、OpenAIのモデル開発ロードマップ、カーネル、サービングシステム、製品要件に基づき、BroadcomおよびCelesticaと共同で開発された。Broadcomがシリコン実装やネットワーキングを担い、Celesticaがボード、ラック、システム統合を担当する。Broadcomの「Tomahawk」ネットワーキングシリコンも、大規模展開に向けた基盤の一部となる。
電力性能比は現行最先端を上回る見通し
エンジニアリングサンプルはすでにラボ内で機械学習ワークロードを実行しており、量産目標の周波数と電力で動作している。実行中のワークロードの例として「GPT-5.3-Codex-Spark」が挙げられている。ただし、最終的な性能評価は継続中で、具体的な処理性能、メモリ構成、ベンチマーク結果などの詳細は公表されていない。
初期テストに基づく見通しでは、電力性能比は現行の最先端ハードウェアを大幅に上回るという。アーキテクチャ面では、データ移動を抑え、演算・メモリ・ネットワークの各リソースのバランスを取ることで、理論性能に近い実効利用率を目指したとしている。性能に関する詳細な技術レポートは、今後数カ月以内に公開される予定だ。
9カ月でテープアウト、垂直統合への布石
JalapeñoはLLM推論において、高スループットと低遅延の両立を狙って設計されている。LLM推論では、多数のユーザー要求を同時にさばく処理能力に加え、対話型サービスで応答を待たせない低遅延も重要となる。OpenAIは、現行の主要AIアクセラレーターが持つ処理能力およびスループットと、最速の推論専用システムに近い遅延を兼ね備えることを目標に掲げる。
開発期間の短さも特徴の一つだ。OpenAIによれば、初期設計から製造に向けたテープアウトまでをわずか9カ月で完了した。同社エンジニアリングチームとの緊密なソフトウェア・ハードウェア共同開発、Broadcomのシリコン実装に関する知見に加え、OpenAI自身のモデルをチップ設計や最適化工程の一部に活用したことが、期間短縮に寄与したという。高度な半導体開発は通常、設計から製造準備まで長い期間を要するため、AIモデルを設計支援に活用した事例としても注目される。
OpenAIは、Jalapeñoを同社のフルスタック戦略の一部と位置付ける。モデルやアプリケーションだけでなく、チップ、メモリ、ネットワーク、スケジューリング、展開システムまでを含めて自社のAIサービスに最適化することで、計算資源の効率を高め、AIサービスの高速化、信頼性向上、コスト低減につなげる狙いである。
