OpenAIのJalapeñoチップ、Nvidiaに対し推論コスト50%削減へ挑戦

OpenAIは、Broadcomと共同開発したカスタム推論プロセッサ「Jalapeño」を発表した。同社によれば、NvidiaのGPUと比較して運用コストを約50%削減できるといい、AIデータセンターにおけるNvidiaの支配的地位に脅威を与える可能性がある。

「Jalapeñoは、NvidiaのBlackwellチップやGoogleのTPUと同等の性能を発揮しながら、推論コストを約半分に抑える」と、Broadcomのホック・タンCEOはインタビューで述べた。

このASICは、大規模な演算部と6つの高帯域幅メモリスタックを組み合わせ、大規模言語モデルを通じてデータをより高速に処理する。初期テストでは、現在の代替品と比較して「大幅に優れた」電力効率を示しているが、OpenAIはプロセスノード、クロック速度、メモリ構成については開示していない。チップは2026年末までに展開される見込みである。

この動きは、OpenAIがNvidiaの希少なGPUへの全面的な依存から一歩踏み出すことを意味する。推論コストは、成功とともに増大する継続的な支出であり、ChatGPTのクエリやCodexエージェントのステップごとに発生する。推論タスクのみに特化したチップは、汎用プロセッサが抱える不要な機構を削ぎ落とすことができる。OpenAIのような規模でモデルを提供する企業にとって、推論コストを半減することはビジネスの収益構造を根本から変える。

あらゆるカスタムチップの基盤となるBroadcom

このパートナーシップは、より深い業界構造を明らかにしている。OpenAI、Google、MetaはいずれもBroadcomのアーキテクチャ上にカスタムAIチップを構築しており、フロンティアモデル間の競争が、その下支えをする同社への安定した収益へと転換されている。Broadcomは2026年度第1四半期に84億ドルのAIチップ収益を報告し、前年比106%増となった。経営陣によれば、同社は年間1000億ドルのAIチップ収益への道筋に沿った730億ドルの確約受注残を抱えている。

チップの共同設計は、初回出荷後も長期間にわたり研究所と設計企業を結びつける、共有エンジニアリング、知的財産、ハードウェアロードマップを何年にもわたって必要とする。Googleは約10年前に自社製AIチップの設計を開始し、今年ようやく第7世代となる推論専用に構築された初のTPU「Ironwood」に到達した。Jalapeñoは、OpenAIが「マルチジェネレーション・コンピュート・プラットフォーム」と呼ぶ取り組みの第1世代となる。

Nvidiaとサプライチェーンへの影響

既存のサプライヤーが直ちに消滅するわけではない。初期生産ロットが企業の全需要を賄うことはほとんどないため、OpenAIはJalapeñoの生産が軌道に乗る間も、外部ベンダーから推論チップを購入し続ける。Nvidiaは依然としてトレーニングワークロードで支配的であり、性能を重視する事前学習は、当面、Nvidiaのハードウェアに依存し続ける可能性が高い。

これらすべてを制約するのは製造能力である。これらのチップはすべて、先端製造と、演算部とメモリを1つの部品に結合する特殊パッケージングを台湾積体電路製造（TSMC）に依存している。このパッケージング容量は2026年を通じて完売状態であり、業界全体の需要は供給をはるかに上回っている。OpenAIも優先的にラインを確保できるわけではなく、他の主要テクノロジー企業とともに限られた割り当てを争うことになる。

Nvidia株（予想株価収益率（PER）約35倍で取引中）は、主要なAI研究所が自社製シリコンを開発する中で、長期的なナラティブの転換に直面している。しかし、即時の収益への影響は数年先のことである。より明確な受益者はBroadcomであり、そのアーキテクチャは大手AI企業3社のカスタムプログラムに同時に搭載されている。チップに刻まれる名前は変わり続けるだろう。しかし、それらを設計する企業は変わらない。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではない。