Nvidiaへの回答は「Jalapeño」。OpenAIが最初の数値を公開

独自のハードウェアが標準を凌駕し始める

週末の「Last Week in AI」ポッドキャストで、OpenAIが開発した第1世代のカスタムAIハードウェア「Jalapeño」に関する重要な言及がありました。公開された数値によると、この新しい推論チップは、速度とトークンあたりの総消費電力の両方で、現在の主要システムを上回っています。サム・アルトマン氏のチームは、サードパーティのハードウェア供給への依存を徐々に減らす道を切り開いており、年内には自社のデータセンター内にJalapeñoを導入する計画です。

終わりのないNvidia税支払いの終わり

Jalapeñoは、クラウドプロバイダーにとって戦略的な転換点となります。トレーニングは依然として重装備とGPUファームに依存していますが、推論の実行（モデルが実際に何百万ものクエリに応答する時）は、専用チップを通じてより安価になり、最適化されています。OpenAIはここで深いハードウェア・ソフトウェアの協調設計を活用しています。ChatGPTトラフィックの大部分を独自のシリコンに移行すれば、マージンで数十億ドルを節約できます。Nvidiaにとって、これは市場のペースを決定づける顧客からの収益喪失を意味します。

贅沢ではなく必然としての安価な運用

第3および第4世代モデル（GoogleのGemini 3.7 Flashの発表を含む）でトークンあたりの価格が下落しているため、ハードウェアの緊急ブレーキは必須です。最も安価な推論パイプラインを提供する企業が、長く反復的なエージェントワークフローを実行する顧客を維持することになります。第1世代が、冷却やネットワークの相互接続における初期不良なしに拡張できるかどうかが課題として残っています。

価格への影響はいつ見られるのか？

Jalapeñoが全負荷状態で実際に機能することの証明は、プレスリリースだけではありません。それは、2026年末のAPI価格のさらなる大幅な引き下げになるでしょう。OpenAIが、標準的なH100またはB200インフラストラクチャが妥当なマージンで生成できる水準を下回るまで、100万トークンあたりの出力価格を一斉に引き下げた時、Jalapeñoの勝利となります。

Lilithの判定

Nvidiaにとって世界の終わりではありませんが、これはモーニングコールです。トークンの請求書を支払う者は、最終的に自分のパブを建設することになります。