OpenAI Çipi Jalapeño'da Verimlilik 1,9 Kat: Gözler Samsung'un HBM4'ünde

OpenAI'nin kendi geliştirdiği yapay zeka çıkarım çipi Jalapeño, kamuya açık performans testlerinde karşılaştırma sistemlerine göre daha yüksek enerji verimliliği ve daha düşük gecikme süresi ortaya koydu. Ancak büyük ölçekli devreye almada Samsung Electronics'in HBM4 tedarik yapısının yayılma hızını belirleyebileceği yönünde analizler gündeme geldi.

OpenAI, 25'inde (yerel saatle) yayımladığı teknik raporda Jalapeño'nun InferenceX açık karşılaştırma testinde GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 ve Kimi K2.5 1T modellerine kıyasla watt başına 'yüzde 1,5 ila 1,9 kat' daha fazla yapay zeka işi gerçekleştirdiğini açıkladı. Şirket, uçtan uca gecikme süresinin 1,7 ila 3,6 kat azaldığını, anma gücünün 700 watt, test sırasındaki sürekli güç tüketiminin ise 550 wattın altında kaldığını belirtti.

Jalapeño, OpenAI'nin Broadcom(AVGO) ile birlikte geliştirdiği, yalnızca çıkarım işlemleri için tasarlanmış bir çip. Yeni modelleri eğitmekten çok, zaten eğitilmiş büyük dil modellerinin gerçek hizmetlerde çalıştırılması için gereken işlemleri yürütmeye odaklanıyor.

Bu test sonuçları, yapay zeka çip rekabetinin ağırlık merkezinin eğitim çiplerinden çıkarım çiplerine kaydığını gösteriyor. Üretken yapay zeka hizmetlerinin gerçek kullanıcı taleplerini karşıladığı aşamada yanıt hızı ve enerji verimliliği doğrudan maliyet yapısını etkiliyor.

Tartışmanın odağında bellek bulunuyor. BlockBeats, analist Jukan Citrini'nin Jalapeño'nun büyüme potansiyelini Samsung Electronics'in HBM4 tedarik yapısıyla ilişkilendirerek değerlendirdiğini aktardı.

Citrini, "Jalapeño neredeyse tamamen Samsung Electronics HBM4'üne bağımlı bir yapıya sahipse, üretim artışı belirli bir tavana çarpabilir" görüşünü paylaştı. Analiste göre OpenAI dağıtım ölçeğini daha da büyütmek isterse, HBM4 aktarım hızı gibi bazı teknik gereksinimleri gevşeterek diğer tedarikçilerin HBM4 ürünlerini de devreye alabilir.

HBM, yapay zeka işlem çipinin hemen yanına yerleştirilerek büyük miktarda veriyi hızlı şekilde aktarmayı sağlayan 'yüksek bant genişlikli bellek' türü. İşlem çipinin performansı ne kadar yükselirse yükselsin, bellek arzı ve teknik özellikleri buna denk gelmezse gerçek veri merkezi kurulumu yavaşlayabilir.

OpenAI'nin açıkladığı performans rakamları çipin kendi verimliliğini gösteriyor. Ancak veri merkezine kurulum yalnızca çip tasarımıyla değil; bellek, paketleme, sunucu yapılandırması ve enerji altyapısının bir arada uyumlu çalışmasıyla mümkün oluyor.

Bu gelişme, Türkiyeli okuyucular için yalnızca OpenAI ile Nvidia(NVDA) arasındaki performans rekabeti olarak okunmuyor. Samsung Electronics'in HBM4'ü Jalapeño'nun yaygınlaşmasında kilit bileşen olarak öne çıkarken, Güney Kore merkezli bellek tedarik zinciri de yapay zeka altyapısı rekabetinin tam ortasına yerleşmiş oldu.

TokenPost daha önce, yapay zeka veri merkezi yatırımlarının yarı iletken, enerji ve finansmanı bir arada örgütleyen bir yapıya dönüştüğünü aktarmıştı. Jalapeño çipi etrafındaki bu tartışma da aynı eğilimin devamı niteliğinde; performans açıklamasının ardından gerçek devreye alma kapasitesinin sorgulandığı bir aşamaya işaret ediyor.

Ancak kamuya açık karşılaştırma sonuçları doğrudan ticari devreye alma ölçeği anlamına gelmiyor. Test koşulları ile gerçek veri merkezi işletim ortamı farklılık gösterebilir; belirli bir tedarikçiye bağımlılık da ileride izlenecek tedarik stratejisine göre değişebilir.

Önümüzdeki süreçte açıklanan performans rakamlarının yanı sıra HBM4 tedarikinin nasıl sağlanacağı, teknik özelliklerde yapılacak ayarlamalar ve birden fazla tedarikçinin devreye girip girmeyeceği izlenecek göstergeler arasında yer alıyor.