OpenAI خپل لومړی ځانګړی AI چپ چې Jalapeño نومېږي، اعلان کړ چې Broadcom سره په ګډون د कंपनी د خپلو ماډلونو د چلولو لپاره جوړ شوی دی [1, 2].
دا ګام د AI پراوونکي لپاره د تخنیکي خپلواکۍ په لور یو ستراتیژیک بدلون څرګندوي. OpenAI د خپل سیلیکون (silicon) په ډیزاین کولو سره غواړي د خپلو خدماتو فعالیتونه (performance) اصلاح کړي او د Nvidia لخوا وړاندې شوي هارډویر ته خپل شدید تړاو کم کړي [1, 2, 3].
Jalapeño چپ په ځانګړې توګه د یو انفرنس (inference) پروسیسر په توګه جوړ شوی [3]. انفرنس هغه پروسه ده چې چیرې یو تربیت شوی AI ماډل هغه څه چې زده کړي یې وي، د کارونکو لپاره د ځوابونو وړاندې کولو یا موادو تولیدولو لپاره کاروي. د خپل ځانګړي سافټویر اړتیاو سره سم د هارډویر تنظیمولو په Procuration، OpenAI کولی شي د خپلو AI خدماتو موثریت او سرعت潜在 په توګه زیات کړي [5].
Broadcom هغه تخنیکي همکاري وړاندې کړې چې د دې پروسیسر لپاره د بازار ته وړاندې کولو لپاره اړینه وه [2]. دې شراکت لا دمخه په بازار کې د اندازه کولو وړ اغیزه کړې، ځکه چې د دې اعلان څخه وروسته د Broadcom اسټاک (stock) له یو سل په څو کې څخه زیات वाढید [2].
د صنعت تحلیلګران دا پرمختګ د AI هارډویر د اوسني حالت لپاره د یوې مستقیمې ننګانې په توګه ګوري. سره له دې چې Nvidia اوس مهال د AI accelerators بازار ته تسلط لري، مګر د چپس ډیزاین کې د لویو ماډل پراوونکو ننوتل یو نوی رقابتي ډینامیک رامینځه راوړي — یو داسې حالت چې چیرې د سافټویر جوړونکي د خپل کمپیوټینګ سټیک (computing stack) فزیکي پرت (physical layer) کنټرولوي [1, 2].
OpenAI لا تر اوسه د خپلو ډیټا سینټرونو کې د Jalapeño هارډویر د پلي کولو د ځانګړي مهالوار په اړه جزیات نه دي ورکړي، مګر دا اعلان د شرکت د دې intention تاییدوي چې د یوې جامع (one-size-fits-all) هارډویر کړنلارې څخه لرې شي [1, 4].
“OpenAI خپله لومړۍ ځانګړې AI چپ اعلان کړې چې Jalapeño نومېږي”
د Jalapeño جوړول د AI صنعت کې د 'ورټیکل انټیګریشن' (vertical integration) د یوې پراخې tendência signal ورکوي. کله چې OpenAI په څارې شرکتونه خپل چپس ډیزاین کوي، دوی کولی شي عملیاتي لګښتونه کم کړي او د دریم ګاټ وړاندې کونکو (third-party vendors) اړوند د سپلای چین (supply chain) خنډونو څخهe ځان وساتی. دا بدلون潜在 په توګه د هارډویر وړاندې کونکو یکولتیا (monopoly) کموي او د لویو ژبني ماډلونو (large language models) لپاره د ډیر 공격ي اصلاحاتو لارH پرانیزي.
