जलपीनो: ओपनएआई की पहली एआई चिप ने दक्षता में एनवीडिया को पछाड़ दिया – जब ग्राहक अचानक प्रतिस्पर्धी बन जाता है

ऊर्जा बचाएं, प्रदर्शन दोगुना करें: ओपनएआई की नई एआई चिप का उद्योग पर क्या प्रभाव पड़ेगा?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता से विकसित हो रही कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिप्स: ओपनएआई की "जलापेनो" ने रिकॉर्ड समय में प्रतिस्पर्धियों को पछाड़ दिया।

एक ऐसा चिप जो अरबों डॉलर के एआई बाजार में पूरी तरह से बदलाव ला रहा है: "जलापेनो" के साथ, ओपनएआई ने रिकॉर्ड समय में अपना पहला इन-हाउस एआई एक्सेलेरेटर विकसित किया है – और अब तक के अपने सबसे महत्वपूर्ण हार्डवेयर पार्टनर, एनवीडिया को चुनौती दे रहा है। शुरुआती स्वतंत्र परीक्षणों से पता चलता है कि नया चिप प्रभावशाली ऊर्जा दक्षता का दावा करता है, और कुछ क्षेत्रों में एनवीडिया की मौजूदा ब्लैकवेल पीढ़ी से कहीं बेहतर प्रदर्शन करता है। इस विकास के पीछे असली रणनीति यह है: ओपनएआई ने चिप डिजाइन को तेजी से पूरा करने के लिए अपने उन्नत एआई मॉडल का उपयोग किया। डेटा केंद्रों की पहले से ही दबावग्रस्त बिजली आपूर्ति, चैटजीपीटी की परिचालन लागत और एनवीडिया की बाजार शक्ति के लिए इस रणनीतिक कदम का क्या अर्थ है? एक विस्तृत विश्लेषण से पता चलता है कि ओपनएआई का हार्डवेयर लॉन्च सिर्फ एक तकनीकी उन्नयन से कहीं अधिक है – यह पूरे उद्योग के राजस्व मॉडल को मौलिक रूप से बदल सकता है।.

ग्राहक से लेकर प्रतिद्वंद्वी तक: ओपनएआई ने अपने अद्भुत चिप से एनवीडिया पर हमला किया

डेढ़ साल से भी कम समय में, OpenAI ने अपना खुद का AI चिप विकसित कर लिया है, जिसने शुरुआती स्वतंत्र परीक्षणों में Nvidia के मौजूदा रेफरेंस हार्डवेयर की तुलना में कहीं अधिक दक्षता प्रदर्शित की है। यह उल्लेखनीय है क्योंकि OpenAI पहले Nvidia के सबसे बड़े ग्राहकों में से एक था और अब एक ऐसे क्षेत्र में प्रवेश कर रहा है जिस पर लगभग पूरी तरह से एक ही विक्रेता का वर्चस्व रहा है। कंपनी द्वारा जून 2026 में अपने पहले मालिकाना AI एक्सेलेरेटर, जिसका कोडनेम Jalapeño है, के अनावरण के बाद, स्वतंत्र विश्लेषण फर्म SemiAnalysis द्वारा एकत्र किया गया विश्वसनीय प्रदर्शन डेटा अब उपलब्ध है। यह डेटा दर्शाता है कि OpenAI ने, सेमीकंडक्टर विशेषज्ञ ब्रॉडकॉम के सक्रिय समर्थन के बदौलत, एक उच्च-प्रदर्शन वाला AI चिप शुरू से विकसित किया है जो कुछ मापदंडों में Nvidia की मौजूदा Blackwell पीढ़ी से कहीं बेहतर प्रदर्शन करता है और आगामी Rubin प्लेटफॉर्म के मुकाबले भी अच्छी स्थिति में दिखाई देता है।.

इस विकास के आर्थिक प्रभावों को कम करके नहीं आंका जा सकता, क्योंकि यह संपूर्ण एआई उद्योग की एक प्रमुख लागत समस्या को उजागर करता है: कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर पर होने वाला खर्च और एआई सेवाओं से होने वाली आय के बीच भारी अंतर। रिपोर्ट के अनुसार, ओपनएआई प्रति तिमाही लगभग 3.7 बिलियन डॉलर खर्च करता है, जिसमें सबसे बड़ा खर्च इन्फरेंस कॉस्ट (प्री-ट्रेन्ड मॉडल्स को दैनिक कार्यों में लगातार उपयोग करने की लागत) का होता है। एक ऐसा चिप जो इन लागतों को काफी कम कर देता है, न केवल एक तकनीकी मापदंड को बदलता है, बल्कि 40 करोड़ से अधिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं वाली चैटजीपीटी सेवा संचालित करने वाली कंपनी के संपूर्ण राजस्व मॉडल को भी बदल देता है।.

बिना पूर्ण नियंत्रण के एक स्वतंत्र परीक्षण बेंच

ये परीक्षण SemiAnalysis के अपने टेस्टबेंच, InferenceX का उपयोग करके किए गए थे। हालांकि, विश्लेषकों को स्वयं परीक्षण करने की अनुमति नहीं थी, न ही सभी परिदृश्यों का परीक्षण किया गया था, और न ही अधिक जानकारीपूर्ण टेस्टबेंच, AgentX का उपयोग किया गया था, जैसा कि SemiAnalysis ने बताया है। यह सीमा आर्थिक दृष्टि से महत्वपूर्ण है क्योंकि इसका अर्थ है कि यद्यपि उपलब्ध डेटा चिप विश्लेषण में विशेषज्ञता रखने वाली एक प्रतिष्ठित कंपनी से प्राप्त हुआ है, इसे OpenAI द्वारा नियंत्रित ढांचे के भीतर एकत्र किया गया था। जो कोई भी ऐसे डेटा के आधार पर ठोस निवेश निर्णय लेना चाहता है, उसे इस संदर्भ पर विचार करना चाहिए, भले ही परिणामों की सामान्य दिशा तर्कसंगत प्रतीत हो।.

InferenceX, OpenWeights के GPT-OSS, DeepSeek R1 और Kimi K2.5 मॉडल का उपयोग करता है, जिससे पता चलता है कि Jalapeño को न केवल OpenAI के अपने मॉडलों के लिए डिज़ाइन किया गया है, बल्कि यह अन्य आर्किटेक्चरों के लिए एक सामान्य इन्फरेंस प्लेटफॉर्म के रूप में भी उपयुक्त है। हार्डवेयर की लचीलता के प्रमाण के रूप में, SemiAnalysis ने डेवलपर्स के उस प्रदर्शन का हवाला दिया है जिसमें उन्होंने दिखाया कि OpenAI के अपने प्रोग्रामिंग असिस्टेंट Codex से पोर्ट किया गया गेम Doom भी इस चिप पर चला। हालांकि ऐसे प्रदर्शनों का आर्थिक महत्व कम है, लेकिन वे यह संकेत देते हैं कि आर्किटेक्चर किसी सीमित अनुप्रयोग क्षेत्र तक ही सीमित नहीं है, बल्कि अधिक सामान्य कम्प्यूटेशनल कार्यों को भी संभाल सकता है।.

कार्यकुशलता में होने वाले लाभ जो ठोस आय में तब्दील होते हैं।

परिणामों से जलपीनो की असाधारण रूप से उच्च दक्षता की पुष्टि होती है। कुछ स्थितियों में, ओपनएआई की चिप एनवीडिया की बी300 की तुलना में प्रति वाट 22 गुना अधिक टोकन दर प्राप्त करती है, जो दशकों के सेमीकंडक्टर अनुभव के बिना किसी कंपनी की पहली मालिकाना चिप के लिए एक असाधारण परिणाम है। जलपीनो नई वेरा रुबिन प्रणाली के साथ भी प्रतिस्पर्धा कर सकती है, जिसे वर्तमान में प्रमुख ग्राहकों के लिए लॉन्च किया जा रहा है, हालांकि इस तुलना के लिए अभी बहुत कम विश्वसनीय डेटा उपलब्ध है और अंतिम मूल्यांकन अभी बाकी है।.

हालाँकि, SemiAnalysis ने कार्यप्रणाली संबंधी कुछ कमियों की ओर इशारा किया है, जो इन आंकड़ों के महत्व को स्पष्ट करती हैं। केवल अपेक्षाकृत छोटे आकार के प्रॉम्प्ट (8,192 इनपुट और 1,024 आउटपुट टोकन) का ही परीक्षण किया गया, जबकि बड़े प्रॉम्प्ट (जैसा कि कई प्रोडक्शन एजेंट अनुप्रयोगों में आम है) परिणामों को काफी हद तक बदल सकते हैं। इसके अतिरिक्त, परीक्षण किया गया संस्करण शुरुआती A0 स्टेपिंग पर चला, जबकि एक अनुकूलित B0 स्टेपिंग वर्तमान में उत्पादन में है, जिसके बारे में OpenAI का दावा है कि यह लगभग 25 प्रतिशत अधिक कुशल होगा। आर्थिक दृष्टि से, इसका अर्थ यह है कि ये प्रभावशाली आंकड़े संभवतः वास्तविक क्षमता की ऊपरी सीमा के बजाय निचली सीमा को दर्शाते हैं, बशर्ते B0 स्टेपिंग से संबंधित घोषणाओं की पुष्टि हो जाए।.

असली ताकत चिप में नहीं, बल्कि पावर ग्रिड में निहित है।

ओपनएआई की चिप वेरा-रूबिन से भी अधिक लागत प्रभावी हो सकती है, क्योंकि एनवीडिया के सिस्टम को परीक्षणों में टेक्स्ट जनरेशन को तेज करने की तकनीक, स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग का लाभ मिला, जबकि जलापेनो को इस ऑप्टिमाइजेशन के बिना ही काम चलाना पड़ा। कुल मिलाकर, इन-हाउस हार्डवेयर इन्फरेंस से ओपनएआई काफी सस्ता हो जाएगा, क्योंकि कंपनी को अब बाहरी आपूर्तिकर्ता को व्यापार मार्जिन नहीं देना पड़ेगा और आर्किटेक्चर को अपने सेवा पैटर्न के अनुसार सटीक रूप से अनुकूलित किया जा सकता है।.

हालांकि, वास्तविक रणनीतिक लाभ मुख्य रूप से प्रति चिप लागत बचत में नहीं, बल्कि ऊर्जा दक्षता में निहित है। बढ़ी हुई दक्षता के कारण, समान बिजली खपत पर कहीं अधिक चिप्स संचालित किए जा सकते हैं, जो उस उद्योग में वास्तविक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ का प्रतिनिधित्व करता है जहां बिजली की उपलब्धता और ग्रिड कनेक्शन क्षमता विकास के लिए एक सीमित कारक बन गई है। ओपनएआई ने स्वयं अमेरिका में दस गीगावाट से अधिक कंप्यूटिंग क्षमता के लिए अनुबंध पर हस्ताक्षर किए हैं, जो मूल रूप से 2029 के लिए निर्धारित लक्ष्य था, जिसे अब वर्षों पहले ही हासिल कर लिया गया है। ऐसे वातावरण में जहां नए बिजली संयंत्रों की क्षमता और ग्रिड कनेक्शन अक्सर डेटा सेंटर विस्तार के लिए वास्तविक बाधा बनते हैं, अधिक कुशलता से उपयोग किया गया प्रत्येक वाट सीधे अतिरिक्त उपलब्ध कंप्यूटिंग शक्ति में परिवर्तित हो जाता है, अतिरिक्त बिजली संयंत्रों के निर्माण की आवश्यकता के बिना।.

विकास की यह गति चिप उद्योग के लिए एक चुनौती बन रही है।

इस प्रोजेक्ट के विकास का समय विशेष रूप से उल्लेखनीय है। OpenAI के अनुसार, विकास टीम के गठन और चिप के टेप-आउट (यानी, विनिर्माण अनुमोदन के लिए डिज़ाइन का पूरा होना) के बीच केवल 16 महीने का समय लगा, और बताया जाता है कि पहला पूर्ण डिज़ाइन टेप-आउट से नौ महीने पहले ही तैयार हो गया था। पारंपरिक सेमीकंडक्टर उद्योग में, समान रूप से जटिल चिप्स के लिए तीन से पांच साल के विकास चक्र को मानक माना जाता है, इसलिए यदि भविष्य की पीढ़ियों में भी यही गति बनी रहती है, तो यह पूरे उद्योग की स्थापित लागत संरचना पर दबाव डाल सकती है।.

ओपनएआई के अनुसार, यह डिज़ाइन प्रक्रिया में अपने स्वयं के एआई सिस्टम के गहन उपयोग के कारण संभव हुआ। इससे डिज़ाइन निर्णयों का तेज़ी से मूल्यांकन करने में मदद मिली और साथ ही कंप्यूटिंग इकाइयों को अनुकूलित करने में भी सहायता मिली, जिससे चिप डिज़ाइन में पारंपरिक पुनरावृति चक्रों को काफी कम किया जा सका। इससे एक स्व-पुनर्बलन प्रभाव उत्पन्न होता है: कंपनी के एआई मॉडल जितने अधिक शक्तिशाली होते जाते हैं, उतनी ही तेज़ी से और लागत प्रभावी ढंग से चिप की नई पीढ़ियाँ विकसित की जा सकती हैं, जो फिर इन मॉडलों को और भी अधिक कुशलता से निष्पादित करती हैं। यदि यह प्रतिक्रिया तंत्र पुनरुत्पादनीय सिद्ध होता है, तो यह उन कंपनियों के लिए एक संरचनात्मक लाभ बन सकता है जिनके पास अग्रणी एआई मॉडल और अपनी चिप विकास क्षमताएँ दोनों हैं।.

जब आपकी अपनी एआई ही इंजीनियर का टूलबॉक्स बन जाती है

GPT का अगला नियोजित संस्करण, Astra, पहले से ही OpenAI में नए मॉडलों के लिए अनुकूलित कंप्यूटिंग कोर या कर्नेल विकसित करने के लिए उपयोग किया जा रहा है। रिपोर्टों के अनुसार, GPT-OSS में Astra द्वारा विकसित कोड मानव विशेषज्ञ टीमों द्वारा विकसित तुलनीय प्रोग्रामों की तुलना में 50 से 80 प्रतिशत अधिक तेज़ था। इस खोज के आर्थिक निहितार्थ शुरुआत में जितना प्रतीत होते हैं, उससे कहीं अधिक व्यापक हैं, क्योंकि यह दर्शाता है कि सॉफ़्टवेयर अनुकूलन की बाधा, जो अब तक उच्च विशिष्ट इंजीनियरों की उपलब्धता पर बहुत अधिक निर्भर थी, को स्वचालित प्रणालियों द्वारा तेजी से हल किया जा सकता है।.

समग्र रूप से सेमीकंडक्टर उद्योग के लिए, इसका अर्थ है प्रतिस्पर्धात्मक कारकों में संभावित बदलाव। अब तक, दशकों का अनुभव, गहन इंजीनियरिंग ज्ञान और एनवीडिया के CUDA जैसे स्थापित सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम को नए प्रदाताओं के लिए लगभग दुर्गम बाधा माना जाता था। यदि AI-संचालित उपकरण इस अनुभव के लाभ की आंशिक रूप से भरपाई कर सकते हैं, तो अन्य प्रतिस्पर्धियों के लिए प्रवेश की सीमा कम हो जाएगी, जिससे दीर्घकाल में AI एक्सेलेरेटर के वर्तमान में अत्यधिक केंद्रित बाजार में विखंडन हो सकता है।.

लगभग आंतरिक समाधान: Xpert.Digital किस प्रकार B2B मार्केटिंग और बिक्री में परिचालन संबंधी कमियों को दूर करता है – स्मार्ट कंटेंट-ड्रिवन बिजनेस - चित्र: Xpert.Digital

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सिलिकॉन में लागत लेखांकन के रूप में वास्तुकला

ओपनएआई ने जलेपीनो चिप के डिज़ाइन में कुछ दिलचस्प और आर्थिक रूप से कारगर निर्णय लिए हैं। उदाहरण के लिए, चिप की मैट्रिक्स इकाइयाँ 16-बिट FP16 फ्लोटिंग-पॉइंट प्रारूप का उपयोग करके गणनाओं का समर्थन नहीं करती हैं, जिससे आंतरिक तर्क काफी सरल हो जाता है और उद्योग में अधिक क्वांटाइज़्ड मॉडल (यानी कम संख्यात्मक परिशुद्धता वाले मॉडल) की ओर बढ़ते रुझान के अनुरूप है। 64-बिट और 32-बिट डेटा प्रकार केवल अतिरिक्त स्केलर और वेक्टर इकाइयों द्वारा समर्थित हैं, जिनमें से वेक्टर इकाइयाँ भी 32-बिट गणनाओं तक सीमित हैं। कम उपयोग किए जाने वाले गणना प्रारूपों को हटाकर बचाए गए ट्रांजिस्टर क्षेत्र को वास्तव में आवश्यक प्रारूपों के लिए अधिक मेमोरी बैंडविड्थ या अधिक प्रोसेसिंग कोर में निवेश किया जा सकता है, जिससे प्रति चिप उत्पादन की लागत दक्षता बढ़ जाती है।.

शुद्ध FP8 और FP4 कंप्यूटिंग क्षमता के संदर्भ में—जो आधुनिक, क्वांटाइज्ड भाषा मॉडल के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक संख्या प्रारूप हैं—OpenAI की चिप, क्रमशः 3.4 और 13.4 पेटाफ्लॉप्स के साथ, औपचारिक रूप से Nvidia की Blackwell चिप (5 और 15 पेटाफ्लॉप्स) से पीछे है। हालांकि, यह प्रतीत होने वाला प्रतिकूल आंकड़ा वास्तविक सिस्टम उपयोग से कम हो जाता है, क्योंकि चिप्स व्यवहार में शायद ही कभी अपने सैद्धांतिक चरम प्रदर्शन तक पहुँच पाती हैं। उद्योग के जानकारों के अनुसार, वर्तमान एक्सेलेरेटर अक्सर वास्तविक दुनिया के इन्फरेंस वर्कलोड के तहत अपनी सैद्धांतिक दक्षता के केवल 30 से 50 प्रतिशत पर ही काम करते हैं। इसलिए, एक चिप जो अपने चरम प्रदर्शन के करीब पहुँचती है, वह प्रतिस्पर्धी बनी रह सकती है या व्यवहार में उससे आगे भी निकल सकती है, भले ही उसका कच्चा प्रदर्शन कागज़ पर कम दिखाई दे।.

रणनीतिक विकल्प के रूप में कच्ची कंप्यूटिंग शक्ति के बजाय मेमोरी बैंडविड्थ का उपयोग करना।

इस चिप में छह HBM4 मेमोरी स्टैक लगे हैं, जिससे इसकी मेमोरी बैंडविड्थ ब्लैकवेल की तुलना में लगभग दोगुनी यानी 15.4 TB प्रति सेकंड हो जाती है, जबकि ब्लैकवेल की 8 TB प्रति सेकंड है। यह निर्णय जानबूझकर की गई प्राथमिकता को दर्शाता है, क्योंकि बड़े भाषा मॉडल का अनुमान लगाते समय, सीमित करने वाला कारक अक्सर केवल कंप्यूटिंग शक्ति नहीं होती, बल्कि वह गति होती है जिस पर मॉडल वेट और मध्यवर्ती परिणाम मेमोरी और अंकगणितीय तर्क इकाई (ALU) के बीच स्थानांतरित किए जा सकते हैं। एक चिप जो विशेष रूप से इस मेमोरी बैंडविड्थ की बाधा को दूर करती है, वह वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग परिदृश्यों में उच्च नाममात्र कंप्यूटिंग शक्ति वाले लेकिन अपेक्षाकृत सीमित मेमोरी एक्सेस वाले प्रतिस्पर्धी की तुलना में अधिक कुशलता से काम कर सकती है।.

आठ मेमोरी स्टैक की बदौलत, ब्लैकवेल और आगामी रुबिन पीढ़ी 288 जीबी की उच्चतर कुल मेमोरी क्षमता प्रदान करती हैं, जबकि जलापेनो में केवल 216 जीबी उपलब्ध है। बहुत बड़े मॉडलों के लिए, जिनमें व्यापक कॉन्टेक्स्ट विंडो होती हैं, यह कम क्षमता एक सीमित कारक बन सकती है, खासकर यदि भविष्य की मॉडल पीढ़ियां और भी बड़ी और अधिक मेमोरी की आवश्यकता वाली हों। चिप की टीडीपी, या अधिकतम थर्मल डिज़ाइन पावर, 700 वाट है, हालांकि ओपनएआई का कहना है कि वास्तविक संचालन में चिप को औसतन लगभग 550 वाट की ही आवश्यकता होती है। यह सैद्धांतिक अधिकतम मान की तुलना में रोजमर्रा के डेटा सेंटर संचालन के लिए अधिक आर्थिक रूप से प्रासंगिक मापदंड है।.

विलंबता बनाम लचीलापन: एक सचेत समझौता समाधान

चिप की मेमोरी संरचना दिलचस्प है। OpenAI चिप को कई कंप्यूट समूहों या स्लाइस में विभाजित करता है, जिनमें से प्रत्येक को HBM मेमोरी का एक निश्चित आवंटन प्राप्त होता है। प्रोसेसिंग कोर और स्थानीय मेमोरी के बीच यह मजबूत और निश्चित जुड़ाव एक्सेस लेटेंसी को काफी कम कर देता है क्योंकि प्रत्येक कंप्यूट समूह को अपने स्वयं के मेमोरी विभाजन तक सीधी और कम लेटेंसी वाली पहुंच प्राप्त होती है, न कि पारंपरिक GPU आर्किटेक्चर की तरह बहु-स्तरीय, साझा मेमोरी सिस्टम से होकर गुजरना पड़ता है। इस गति लाभ की कीमत मेमोरी आवंटन में लचीलेपन में कमी है, क्योंकि एक बार विभाजन अपनी सीमा तक पहुंच जाने के बाद, क्षमता को कंप्यूट समूहों के बीच मनमाने ढंग से पुनर्वितरित नहीं किया जा सकता है।.

ये समूह दो अलग-अलग नेटवर्क परतों के माध्यम से जुड़े हुए हैं: एक विशेष, बेहद कम विलंबता वाला सामूहिक नेटवर्क, जो बार-बार होने वाले, स्पष्ट रूप से परिभाषित संचार पैटर्न, जैसे कि समानांतर प्रोसेसिंग के दौरान सिंक्रोनाइज़ेशन, के लिए है; और एक अधिक सामान्य नेटवर्क-ऑन-चिप, जो अन्य संचार और कई चिप्स के बीच उच्च-स्तरीय स्केल-अप नेटवर्क तक पहुँच के लिए है। यह आर्किटेक्चरल विभाजन अधिकांश आंतरिक डेटा ट्रैफ़िक को तेज़, समर्पित पथ के माध्यम से संभालने की अनुमति देता है, जबकि सामान्य नेटवर्क केवल कम बार होने वाले, कम समय-संवेदनशील एक्सेस के लिए आरक्षित रहता है। आर्थिक दृष्टिकोण से, यह विशेषज्ञता और सामान्य-उद्देश्य उपयोग के बीच एक उत्कृष्ट संतुलन है, जो विशेष रूप से निर्मित इन्फ़रेंस चिप्स के लिए विशिष्ट है और क्लासिक ग्राफ़िक्स प्रोसेसर के अधिक सामान्य आर्किटेक्चर से मौलिक रूप से भिन्न है।.

सिस्टोलिक ऐरे टीपीयू दर्शन की विरासत के रूप में

अन्य कई विशिष्ट एआई एक्सेलरेटरों की तरह, जलपीनो भी सिस्टोलिक ऐरे पर आधारित है, जहाँ मध्यवर्ती परिणाम मेमोरी और अंकगणितीय तर्क इकाई के बीच लगातार स्थानांतरित होने के बजाय सीधे आसन्न प्रसंस्करण इकाइयों के बीच भेजे जाते हैं। यह अवधारणा कोई नई नहीं है, बल्कि एक ऐसी वास्तुकला पद्धति का अनुसरण करती है जिसका वर्षों से व्यवहार में सफलतापूर्वक परीक्षण किया जा चुका है, विशेष रूप से Google की टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट्स द्वारा, जहाँ इसने विशिष्ट एआई कार्यभारों में पहले ही तुलनीय दक्षता लाभ प्राप्त कर लिए हैं।.

सेमीएनालिसिस के अनुसार, पारंपरिक, बहुत बड़े सिस्टोलिक ऐरे डिज़ाइनों के विपरीत, जलापेनो छोटे मैट्रिक्स आयामों का भी समर्थन करता है, जिससे बैच आकार या मैट्रिक्स आयाम निश्चित ऐरे आकार से ठीक मेल न खाने पर होने वाली सामान्य प्रदर्शन गिरावट से बचा जा सकता है। इसके अतिरिक्त, चिप में समर्पित 64-बिट स्केलर कोर के साथ-साथ FP32 और INT32-सक्षम वेक्टर इकाइयाँ भी हैं और यह कई अन्य एक्सेलेरेटरों की तरह सॉफ़्टवेयर-नियंत्रित स्क्रैचपैड मेमोरी पर निर्भर रहने के बजाय, प्रत्येक प्रोसेसिंग कोर पर क्लासिक L1 कैश के साथ आउट-ऑफ-ऑर्डर निष्पादन दृष्टिकोण का उपयोग करता है। एक विशेष मैट्रिक्स इकाई और अधिक लचीले स्केलर और वेक्टर लॉजिक का यह संयोजन बताता है कि OpenAI ने जानबूझकर विशुद्ध विशेषज्ञता और सामान्य प्रोग्रामेबिलिटी के बीच एक मध्य मार्ग की खोज की है।.

कम लागत का लाभ ग्राहकों को तुरंत क्यों नहीं मिलता?

एंटरप्राइज़ ग्राहकों और डेवलपर्स के नज़रिए से, सबसे अहम सवाल यह उठता है कि क्या वादे के मुताबिक दक्षता में सुधार से API की कीमतें भी कम होंगी। कई उद्योग विश्लेषकों के अनुसार, अल्पावधि में इसकी संभावना कम है, क्योंकि OpenAI वर्तमान में मुख्य रूप से लागत की कमी के बजाय क्षमता संबंधी बाधाओं के साथ काम कर रहा है। इसका मतलब यह है कि कम यूनिट लागत से शुरुआत में उपलब्ध मात्रा बढ़ेगी, न कि कीमतें कम होंगी। ऐतिहासिक उदाहरण, जैसे Google द्वारा अपने TPU की शुरुआत या Amazon के Trainium चिप्स, बताते हैं कि आम तौर पर नए मालिकाना हार्डवेयर के व्यापक रूप से लॉन्च होने के 12 से 24 महीने बाद ही अंतिम ग्राहक कीमतों में कमी आती है, जो आमतौर पर प्रतिद्वंद्वी विक्रेताओं के बढ़ते प्रतिस्पर्धी दबाव के कारण होती है।.

इसके अलावा, ओपनएआई को डिजाइन, निर्माण और बुनियादी ढांचे में किए गए अपने भारी शुरुआती निवेश की भरपाई कई तिमाहियों में अनुमान राजस्व के माध्यम से करनी होगी, तभी लागत बचत वास्तव में उच्च लाभ मार्जिन में तब्दील हो पाएगी। तब तक, चिप से कीमतों में तत्काल कमी आने की संभावना नहीं है, बल्कि यह मुख्य रूप से मौजूदा क्षमता संबंधी बाधाओं को दूर करने में सहायक होगी, जैसे कि एपीआई एक्सेस में लंबे प्रतीक्षा समय या दर सीमाओं को कम करना। फिर भी, एआई सेवाओं के उपयोग के लिए मध्यम अवधि की बजट योजना बनाने वाली कंपनियों के लिए, दो से तीन वर्षों की अवधि में संभावित रूप से 30 से 50 प्रतिशत तक की क्रमिक लागत कटौती को एक यथार्थवादी योजना परिदृश्य के रूप में ध्यान में रखना उचित प्रतीत होता है।.

यह प्रतिस्पर्धा केवल वाट के लिए नहीं, बल्कि बाजार में अपनी पकड़ मजबूत करने के लिए है।

इस घटनाक्रम के पीछे का गहरा रणनीतिक कारण एक ही बाज़ार-प्रभुत्वशाली आपूर्तिकर्ता से स्वतंत्रता प्राप्त करने का संघर्ष है। वर्षों से, एनवीडिया ने एआई प्रशिक्षण और अनुमान हार्डवेयर के बाज़ार के विशाल बहुमत पर नियंत्रण रखा है, जिससे उसे काफी लाभ हुआ है, जिसका बोझ अंततः ग्राहकों पर ही पड़ता है। यदि ओपनएआई, गूगल, अमेज़ॅन और माइक्रोसॉफ्ट की तरह, अपने-अपने चिप प्रोग्रामों के साथ, अपने अनुमान कार्यभार का एक महत्वपूर्ण हिस्सा अपने स्वयं के हार्डवेयर पर स्थानांतरित कर देता है, तो एनवीडिया की अपने सबसे बड़े ग्राहकों के साथ सौदेबाजी की शक्ति कम हो जाएगी, भले ही एनवीडिया नए मॉडल के प्रशिक्षण के लिए प्राथमिक भागीदार बना रहे।.

इस संदर्भ में यह उल्लेखनीय है कि एनवीडिया एक ओर ओपनएआई के डेटा सेंटर विस्तार के लिए भारी मात्रा में वित्तीय सहायता प्रदान कर रही है, उदाहरण के लिए, ओहायो में एक नए डेटा सेंटर के लिए कई अरब डॉलर का ऋण देकर, वहीं दूसरी ओर ओपनएआई अपने स्वयं के, संभावित रूप से प्रतिस्पर्धी चिप प्लेटफॉर्म पर काम कर रही है। यह विरोधाभासी प्रतीत होने वाली स्थिति आर्थिक दृष्टि से दोनों पक्षों के लिए तर्कसंगत व्यवहार के रूप में समझी जा सकती है: एनवीडिया अपने सबसे बड़े ग्राहक से दीर्घकालिक खरीद और पूंजीगत प्रतिबद्धताएं प्राप्त कर रही है, जबकि ओपनएआई अपने सबसे महत्वपूर्ण प्रशिक्षण भागीदार के साथ अपने संबंधों को पूरी तरह से प्रभावित किए बिना, अपने अनुमान कार्यभार के बढ़ते हिस्से के लिए रणनीतिक स्वतंत्रता विकसित कर रही है।.

घोषणा से लेकर बड़े पैमाने पर उत्पादन तक

जलेपीनो की शुरुआती छोटी खेप 2026 के अंत तक भेजने की योजना है, जबकि बड़े पैमाने पर उत्पादन और व्यापक लॉन्च 2027 में होने की उम्मीद है। तब तक, एनवीडिया, विशेष रूप से अपने वेरा रुबिन सिस्टम के निरंतर उपयोग के माध्यम से, ओपनएआई इंफ्रास्ट्रक्चर का एक केंद्रीय घटक बना रहेगा, जिसका अर्थ है कि एनवीडिया हार्डवेयर को पूरी तरह से छोड़ने की कोई योजना नहीं है। इसके बजाय, एक हाइब्रिड मॉडल उभर रहा है जिसमें विभिन्न वर्कलोड प्रोफाइल के लिए अलग-अलग हार्डवेयर पीढ़ियों और विक्रेताओं का समानांतर रूप से उपयोग किया जाता है।.

लंबे समय में, जलपीनो का वास्तविक महत्व संभवतः पहली पीढ़ी की विशिष्ट दक्षता के आंकड़ों से कहीं अधिक विकास की प्रदर्शित गति और अपने हार्डवेयर विकास के लिए एआई-संचालित उपकरणों का लाभ उठाने की क्षमता में निहित है। यदि अधिक शक्तिशाली मॉडलों और तेज़ चिप विकास चक्रों का यह स्व-पुनर्बलन चक्र पुन: उत्पन्न करने योग्य सिद्ध होता है, तो यह न केवल एनवीडिया के मुकाबले ओपनएआई की प्रतिस्पर्धी स्थिति को बदल देगा, बल्कि एआई अनुप्रयोगों के लिए नई सेमीकंडक्टर पीढ़ियों के विकास की समयरेखा को भी मौलिक रूप से परिवर्तित कर देगा।.

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