OpenAI tự làm chip AI Jalapeño hiệu năng vượt gấp đôi NVIDIA

Chip Jalapeño của OpenAI đạt hiệu suất cao hơn NVIDIA tới 1,9 lần trên mỗi watt. Tuy vậy, phần lớn nhu cầu tính toán của OpenAI vẫn phụ thuộc NVIDIA dài dài.

OpenAI tự làm chip AI Jalapeño hiệu năng vượt gấp đôi NVIDIA

OpenAI đang bắt đầu tự thiết kế phần cứng cho hệ thống AI của mình. Chip Jalapeño, phát triển cùng Broadcom, được OpenAI tuyên bố có hiệu suất trên mỗi watt cao hơn tới 1,9 lần so với một số hệ thống chip AI của NVIDIA trong các thử nghiệm do hãng thực hiện.

Jalapeño là chip AI đầu tiên do OpenAI tự thiết kế, với quá trình phát triển từ thiết kế ban đầu tới hoàn thiện bản thiết kế sản xuất chỉ mất khoảng 9 tháng. Công ty dự kiến bắt đầu đưa chip này vào hệ thống của mình từ cuối năm 2026.

Chip AI mới của OpenAI, Jalapeño. Ảnh nguồn OpenAI
Chip AI mới của OpenAI, Jalapeño. Ảnh nguồn OpenAI

Thay vì hướng tới một bộ xử lý đa dụng, Jalapeño tập trung vào khâu suy luận, tức quá trình sử dụng mô hình AI đã được huấn luyện để tạo câu trả lời cho người dùng.

Đây là phần công việc ngày càng quan trọng với OpenAI khi các dịch vụ AI phải xử lý lượng yêu cầu khổng lồ. Việc tối ưu khả năng xử lý và mức tiêu thụ điện cho khâu này có thể giúp công ty phục vụ nhiều người dùng hơn mà không phải tăng mức tiêu thụ điện tương ứng.

Tiết kiệm điện năng 50%

Trong các thử nghiệm do OpenAI công bố, Jalapeño đạt hiệu suất trên mỗi watt cao hơn 1,5-1,9 lần so với những hệ thống NVIDIA được sử dụng để so sánh. Chip cũng được cho là giúp giảm độ trễ từ lúc nhận yêu cầu đến khi trả kết quả khoảng 1,7-3,6 lần. Với những tác vụ tương tác cao, OpenAI tuyên bố hiệu suất có thể cao hơn khoảng 2,1-4,1 lần.

Tuy nhiên, những con số này không có nghĩa Jalapeño vượt qua mọi chip AI của NVIDIA. Các phép so sánh tập trung vào những hệ thống như GB200 và GB300, trong những tác vụ cụ thể.

Hiệu năng xử lý ma trận FP4 và FP8 gần tương đương với các chip AI của NVIDIA như GB200 và GB300, Jalapeño chỉ tiêu tốn năng lượng bằng 1/2. Ảnh nguồn SemiAnalysis
Hiệu năng xử lý ma trận FP4 và FP8 gần tương đương với các chip AI của NVIDIA như GB200 và GB300, Jalapeño chỉ tiêu tốn năng lượng bằng 1/2. Ảnh nguồn SemiAnalysis

Điểm OpenAI nhấn mạnh là hiệu suất trên mỗi đơn vị điện năng, thay vì chỉ sức mạnh tính toán tuyệt đối. Khi các hệ thống AI ngày càng tiêu thụ nhiều điện, khả năng thực hiện nhiều tác vụ hơn với cùng một lượng điện có thể trở thành yếu tố quan trọng đối với chi phí vận hành trung tâm dữ liệu.

OpenAI đang phát triển kiến trúc kết nối cho phép hàng nghìn chip Jalapeño phối hợp với nhau như một hệ thống xử lý AI quy mô lớn.

Điều này cho thấy công ty không chỉ tìm cách tạo ra một con chip nhanh hơn mà đang tối ưu cả chip, hệ thống kết nối và phần mềm. Theo phân tích được bài nguồn dẫn lại, cách tiếp cận này có thể giúp OpenAI giải quyết một trong những giới hạn ngày càng lớn của hạ tầng AI: điện năng.

Điều này cho thấy hiệu năng trên mỗi Watt của Jalapeño cao gần gấp đôi so với bộ xử lý AI của NVIDIA. Ảnh nguồn OpenAI
Điều này cho thấy hiệu năng trên mỗi Watt của Jalapeño cao gần gấp đôi so với bộ xử lý AI của NVIDIA. Ảnh nguồn OpenAI

Một chi tiết đáng chú ý khác là các mô hình AI của chính OpenAI đã được sử dụng để hỗ trợ một số công đoạn thiết kế, kiểm tra và tối ưu Jalapeño. Nói cách khác, AI đang được dùng để thiết kế phần cứng phục vụ chính AI.

Chip thế hệ thứ hai của Jalapeño đã bước vào giai đoạn phát triển nâng cao, trong khi thế hệ thứ ba cũng bắt đầu được triển khai.

Chưa thể thay thế NVIDIA

Dù Jalapeño có những lợi thế được OpenAI công bố trong một số thử nghiệm, công ty vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn NVIDIA.

Jalapeño chủ yếu phục vụ khâu suy luận, trong khi OpenAI vẫn cần các hệ thống chip mạnh để huấn luyện những mô hình lớn. Công ty cũng xác nhận Jalapeño chỉ là một phần trong tổng năng lực tính toán, bên cạnh các hệ thống sử dụng chip của NVIDIA, AMD và những nền tảng khác.

OpenAI cũng không có kế hoạch bán Jalapeño ra thị trường. Con chip được thiết kế chủ yếu để phục vụ nhu cầu tính toán nội bộ, cho phép công ty tối ưu phần cứng theo những tác vụ AI của riêng mình.

Vì vậy, Jalapeño chưa phải dấu hiệu cho thấy OpenAI đã thoát khỏi sự phụ thuộc vào NVIDIA. Nhưng nó cho thấy cuộc cạnh tranh AI đang mở rộng từ mô hình và phần mềm sang chip, hệ thống kết nối và điện năng.

Nếu OpenAI có thể tiếp tục phát triển các thế hệ Jalapeño và triển khai chúng ở quy mô hàng nghìn chip, hãng sẽ có thêm một công cụ để kiểm soát chi phí xử lý AI và giảm bớt sự phụ thuộc vào phần cứng thương mại bên ngoài.

OpenAI ra mắt phần cứng đầu tiên - bàn phím lập trình AI Codex Micro.

Google tung loạt công cụ học tập AI mới trên Tìm kiếm và Gemini

Các tính năng hỗ trợ học tập mới là nổ lực của Google nhằm biến Gemini trở thành trợ lý AI mà học sinh, sinh viên lựa chọn khi học tập và nghiên cứu.

Google ngày 19/6 đã công bố hàng loạt công cụ học tập mới trên Search và Gemini, bao gồm các hình ảnh tương tác do AI tạo ra, mô phỏng 3D, trung tâm học tập dành riêng cho học sinh, bài kiểm tra luyện tập tùy chỉnh và nhiều tính năng khác.

maxresdefault.jpg
Google tích hợp các công cụ học tập AI mới được gọi là AI Study Tool vào Gemini và công cụ tìm kiếm.

Trung Quốc có cách “thuê” chip Nvidia mà không cần mua

Thay vì đưa chip Nvidia bị hạn chế về Trung Quốc, doanh nghiệp có thể thuê năng lực tính toán từ máy chủ đặt ở nước thứ ba, tạo lỗ hổng khó kiểm soát.

Cuộc đua AI đang mở ra một cách tiếp cận chip khá khác thường: không cần sở hữu phần cứng, doanh nghiệp vẫn có thể sử dụng sức mạnh tính toán của những con chip tiên tiến. Theo Bloomberg, Cục Công nghiệp và An ninh Mỹ (BIS) thuộc Bộ Thương mại Mỹ đang rà soát cách các công ty AI Trung Quốc tiếp cận chip Nvidia đặt tại nước ngoài. Điểm đáng chú ý là cơ quan này không chỉ quan tâm đến việc chip bị hạn chế được vận chuyển trái phép vào Trung Quốc, mà còn xem xét trường hợp doanh nghiệp Trung Quốc truy cập từ xa vào máy chủ chứa chip tại một quốc gia khác. Khi đó, phần cứng vẫn nằm nguyên trong trung tâm dữ liệu ở nước ngoài, còn dữ liệu và tác vụ tính toán được truyền qua Internet. Đây có thể trở thành một lỗ hổng mới trong hệ thống kiểm soát xuất khẩu chip của Mỹ, vốn chủ yếu được xây dựng xoay quanh việc kiểm soát sự di chuyển của hàng hóa vật lý.

CEO Nvidia: Rào cản lớn nhất khi khởi nghiệp không phải AI

CEO Nvidia Jensen Huang cho rằng chưa bao giờ khởi nghiệp thuận lợi như hiện nay, nhưng nhiều người vẫn thất bại vì nỗi sợ trước khi bắt đầu.

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những thay đổi sâu rộng trên toàn cầu, CEO Nvidia Jensen Huang tin rằng đây chính là giai đoạn lý tưởng nhất để xây dựng một doanh nghiệp mới. Theo ông, rào cản lớn nhất của các startup ngày nay không nằm ở vốn đầu tư, công nghệ hay nhân lực, mà xuất phát từ tâm lý lo lắng quá mức trước những khó khăn chưa xảy ra. Chia sẻ tại Startup School 2026 do Y Combinator tổ chức, vị doanh nhân 63 tuổi cho biết ông "ghen tị" với thế hệ sáng lập trẻ vì họ đang sở hữu nhiều cơ hội hơn bất kỳ thời điểm nào trong lịch sử nhờ sự phát triển bùng nổ của AI và các công nghệ mới. Tuy nhiên, chính tốc độ đổi mới quá nhanh cũng khiến nhiều người chần chừ, dành quá nhiều thời gian để tưởng tượng về rủi ro thay vì bắt tay hành động.

Ít ai ngờ rằng Nvidia - doanh nghiệp hiện có giá trị vốn hóa khoảng 4,7 nghìn tỷ USD - lại bắt đầu từ một ý tưởng được phác thảo trên tờ khăn giấy tại nhà hàng Denny's vào năm 1993. Khi đó, Jensen Huang cùng Chris Malachowsky và Curtis Priem quyết định thành lập công ty sản xuất chip với niềm tin rằng đồ họa máy tính sẽ trở thành nền tảng quan trọng trong tương lai. Hơn ba thập kỷ sau, Nvidia đã vươn lên trở thành một trong những doanh nghiệp công nghệ quyền lực nhất thế giới nhờ hưởng lợi từ làn sóng AI. Theo Huang, bài học lớn nhất mà ông rút ra trong hành trình đó là đừng để nỗi sợ ngăn cản việc bắt đầu. Thay vì liên tục nghĩ đến mọi kịch bản xấu, người khởi nghiệp nên tập trung giải quyết từng vấn đề khi chúng thực sự xuất hiện. "Hãy để khó khăn đến từng bước một, đừng biến những điều chưa xảy ra thành áp lực khiến bạn không dám hành động", ông chia sẻ.

Đọc nhiều nhất

Tin mới