OpenAI、自社初の推論チップ「Jalapeño」の性能向上を発表。電力効率1.9倍・応答速度最大3.6倍を実証

最終更新日:2026/09/10

OpenAIチップ 性能発表

OpenAIは、自社開発の推論専用チップ「Jalapeño」のテスト結果を発表しました。ワット当たり処理量1.5～1.9倍、エンドツーエンドのレイテンシ最大3.6倍低減を達成し、2026年内に自社インフラへ導入する予定です。

OpenAIは、自社チップ「Jalapeño（ハラペーニョ）」とその周辺システムについてテストを重ね、性能の大幅な向上が確認できたと発表しました。

本チップは、同社が自社開発した初の推論専用ASICです。既存のハードウェアシステムでは難しかった「処理量の最大化（スループット）」と「応答速度の高速化（低レイテンシ）」の両立を自社設計の単一アーキテクチャで実現しています。

設計段階から自社のAIモデルやコーディングツールを活用することで、設計着手からテープアウトまでを約9ヶ月で完了させました。

テストではSemiAnalysisによる公開ベンチマーク「InferenceX」に基づき、性能評価を実施しました。「GPT-OSS 120B」「DeepSeek R1 670B」「Kimi K2.5 1T」という3つの公開モデルを用い、競合する既存および主要なAIアクセラレータシステムとの比較測定を行っています。

評価では、ワットあたりの処理量やエンドツーエンドの応答時間、トークン生成の間隔（レイテンシ）などが多角的に測定されました。

テストの結果、対象となった公開モデル全体において、ピークスループット時のワット当たりAI処理量が1.5～1.9倍となりました。

エンドツーエンドのレイテンシは1.7～3.6倍低減し、インタラクティブ性が求められるワークロードでは2.1～4.1倍の性能向上を示しました。

また、今回テストした公開モデルのなかで最大規模の「Kimi K2.5 1T」においてもピーク性能で約1.5倍、エンドツーエンドのレイテンシで約3.4倍の改善を達成しました。

さらに、同社内部のフロンティアモデルを用いたテストでも、モデル規模が大きくなるほど比較システムに対する優位性がさらに増すことが確認されました。

同社は、2026年内に自社のコンピューティングインフラでJalapeño導入を開始する予定です。あわせて、AIが生成したカーネルの適用など、各種ソフトウェアの最適化を通じてさらなる性能引き上げを図ります。

OpenAIはすでに第2世代および第3世代の自社チップ開発にも着手しており、今後も将来のモデル構造の変化に対応した低コストかつ高品質な推論インフラの構築を継続していく方針です。

出典：OpenAI

AIsmiley編集部

株式会社アイスマイリーが運営するAIポータルメディア「AIsmiley」は、AIの専門家によるコンテンツ配信とプロダクト紹介を行うWebメディアです。AI資格を保有した編集部がDX推進の事例や人工知能ソリューションの活用方法、ニュース、トレンド情報を発信しています。

・Facebookでも発信しています @AIsmiley.inc
・Xもフォローください @AIsmiley_inc
・Youtubeのチャンネル登録もお願いいたします@aismiley
メルマガに登録する