2026. augusztus 26., szerda · Üzlet

OpenAI bemutatta a Jalapeño AI-chip friss teljesítményadatait

Az OpenAI a Hot Chips konferencián mutatta be első saját, Broadcommal fejlesztett inferencia-chipjét, a Jalapeñót, amely kizárólag AI-modellek futtatására szolgál, tanításra nem. A vállalat szerint a chip a SemiAnalysis InferenceX benchmarkján 1,5–1,9-szer több AI-munkát végez wattonként, és 1,7–3,6-szor alacsonyabb végpontok közötti késleltetést ér el, mint az Nvidia GB200/GB300 rendszerei GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 és Kimi K2.5 1T modelleken. Az adatokat az OpenAI szolgáltatta, a SemiAnalysis csak néhány futtatást ellenőrzött helyszínen. A vállalat szerint a Jalapeño a frissebb Nvidia Vera Rubin platformnál is több kimeneti tokent termel megawattonként. OpenAI hardveres alelnöke, Richard Ho szerint a chip idén kis mennyiségben áll üzembe, a nagyobb volumenű gyártás 2027-re várható.

Miért fontos?

Ez az első eset, hogy az OpenAI nyilvános, részben harmadik fél által ellenőrzött mérésekkel állítja szembe saját inferenciachipjét az Nvidia csúcsrendszereivel.

Források

The Verge The Decoder

Említve a tudásbázisban

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI üzlet #OpenAI Jalapeño#Nvidia Rubin

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. augusztus 26., szerda napi AI összefoglaló része; a hír kanonikus helye ott, a napi kártyán van.

Kapcsolódó hírek

Meta hamarosan indítja fizetős Hatch AI-ügynökét, jön a Watermelon modell

A Meta a közeljövőben elindítja fizetős AI-ügynökét, a Hatchet, októberben pedig egy új modellt is piacra dob Watermelon néven – írja a The Decoder a The Information által látott belső dokumentumok alapján. A Hatch a vállalat OpenClaw nevű ügynökének fogyasztói változata lesz, és Mark Zuckerberg vezérigazgató azon tervének része, hogy a cég AI-kiadásait a hirdetéseken túlmutató bevételre váltsa. A jelentés szerint a Meta többszintű árazást fontolgat, a prémium előfizetés havi díja akár 199,99 dollárig is felmehet. A Hatch olyan szolgáltatásokhoz kapcsolódna, mint a DoorDash, az Etsy, a Reddit, a Yelp és az Outlook, testre szabható irányítópulttal. Egyelőre nem tisztázott, hogy a Watermelon önálló modell lesz-e, vagy a Muse családba kerül.

Meta bemutatta az MTIA 300 chipet ajánlórendszerek tréningjéhez

A Meta hivatalos mérnöki blogján ismertette az MTIA 300-at, amely a vállalat állítása szerint az első saját fejlesztésű, kifejezetten ajánló- és rangsoroló modellek tréningjére optimalizált gyorsítója. A cég szerint a chip két hálózati chipletet tartalmaz, egyenként hat egyedi, 800 Gbps sebességű RDMA hálókártyával, amelyek összesen 1,2 TB/s I/O sávszélességet adnak PCIe-busz nélkül. A Meta szerint ez kiküszöböli a hagyományos GPU-knál jelentkező host-eszköz-hálókártya szűk keresztmetszetet, mivel a hálózati interfész a chip csomagján belül van. A HCCL nevű, hardverrel együtt tervezett kommunikációs könyvtár célja, hogy a kommunikációt egyenrangúvá tegye a számítással, mert az ajánlórendszerek betöltő tábláinak mérete gyakori, nagy adatforgalmú kollektív műveleteket igényel.

NVIDIA: a Vera Rubin akár 30-szor hatékonyabb agentikus AI-feladatokban

Az NVIDIA szerint előzetes tesztek alapján az új Vera Rubin NVL72 rendszer megawattonként akár 30-szor nagyobb AI-factory áteresztőképességet ér el, mint a jelenlegi GB300 NVL72. Az eredmények a SemiAnalysis AgentX nevű, nyílt forráskódú benchmarkjából származnak, amely valós kódoló-ügynökök munkameneteit játssza le, figyelembe véve a hosszú kontextusú előfeldolgozást és a KV-cache újrahasznosítást. A cég szerint a GB300 NVL72 nagy, kevert szakértős (MoE) modelleknél, például a Kimi K3 2.8T-nél, akár 80-szoros hatékonyságnövekedést mutatott a H200 NVL8-hoz képest. Fontos hangsúlyozni, hogy ezek NVIDIA saját, előzetes (preview) mérései, nem független validált eredmények.

Hatmilliárd dolláros értékelésnél tárgyal a General Intuition nevű AI-startup

A TechCrunch a témát ismerő forrásokra hivatkozva azt írja, hogy a New York-i General Intuition 6 milliárd dolláros, tőkebevonás előtti értékeltségen tárgyal új befektetőkkel, köztük a Valor Equity Partnersszel, a Point72 Ventures-szel és a Seven Seven Six-kal, miközben a meglévő befektetők, a Khosla Ventures és a General Catalyst is részt vennének a körben. Ez mindössze néhány héttel azután történne, hogy a cég 320 millió dollárt gyűjtött 2,3 milliárd dolláros értékelésen. A startup egy olyan alapmodellt épít, amely videojáték-felvételekből és a hozzájuk tartozó gombnyomás-adatokból tanulva próbál általánosítható, térben-időben mozgó AI-ágenseket és robotikai alkalmazásokat létrehozni. A TechCrunch szerint a kör még nem zárult le, egy, az ügyhöz közel álló forrás szerint túljegyzett, a cég pedig a friss tőkét számítási infrastruktúrára és a robotikai fejlesztésre fordítaná.