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OpenAIとBroadcomが仕掛ける推論特化型カスタムチップ「Jalapeño」の全貌

藤村 彩 藤村 彩 · 2026年6月28日 （2026年6月30日 更新）
#OpenAI #Broadcom #半導体 #ASIC #推論特化

人工知能（AI）モデルの開発と運用において、ハードウェアの確保と運用コストの削減は最大の課題となっています。現在、AIインフラ市場はNVIDIAの汎用GPUによってほぼ独占されていますが、この依存関係から脱却すべく、OpenAIが新たな一歩を踏み出しました。それが、通信・半導体大手のBroadcomと共同で開発を進める、推論特化型カスタムASIC「Jalapeño（ハラペーニョ）」です。

System with various wires managing access to centralized resource of server in data center 出典: Ivan Chumak / Pexels

本記事では、この新規開発カスタムチップ「Jalapeño」の技術的背景、Broadcomとの提携関係、そしてAI半導体市場に与える影響について解説します。

なぜ「推論特化」なのか？急増する計算需要とコストの壁

AIモデルのライフサイクルは、大きく「学習（トレーニング）」と「推論（インファレンス）」の2つに分かれます。学習はモデルに知識を叩き込むプロセスであり、巨大な計算能力が必要ですが一時的なものです。一方、推論はユーザーからのプロンプトに対して応答を生成するプロセスであり、サービスが稼働し続ける限り24時間365日、リクエスト数に応じてスケールし続けます。

特に近年、OpenAIの「o1」や「o3」といった推論時に思考プロセスを挟むモデル（推論時間計算モデル）が登場したことで、推論時の計算需要は爆発的に増加しています。汎用的なGPUは学習・推論の双方をこなせる柔軟性を持つ反面、推論のみを行う用途に対してはコストや電力効率の面で無駄が生じます。

そこでOpenAIは、回路レベルから推論処理のみに最適化した専用設計のASIC（特定用途向け集積回路）を導入することで、処理速度の向上と運用コストの劇的な低減を目指しています。これが「Jalapeño」プロジェクトの核心です。

パートナーとしてのBroadcomと製造を担うTSMC

半導体の設計には膨大な知識と経験、そして巨大な開発資金が必要です。スタートアップであるOpenAI単体でチップを一から設計するのは現実的ではありません。そこで白羽の矢が立ったのがBroadcomです。

BroadcomはカスタムASIC設計の世界的リーダーであり、GoogleのAI特化型プロセッサ「TPU（Tensor Processing Unit）」の共同開発パートナーとしても長年の実績があります。彼らはチップ内の高速インターコネクト技術（PCIeやEthernetなど）や物理的なシリコン設計において圧倒的な強みを持っています。

Jalapeñoの製造については、世界最大のファウンドリ（半導体受託製造企業）であるTSMCの先端プロセス（3nmクラス）が確保されていると報じられています。これにより、微細化された回路で極めて高い電力効率とトランジスタ密度を実現できる見通しです。

NVIDIA「一強」への挑戦と市場の地殻変動

現在、AI半導体市場はNVIDIAの独占状態にあります。これにより、サーバー用GPUの価格高騰や納期遅延が続いており、OpenAIをはじめとするAIデベロッパーのビジネス拡大のボトルネックとなっていました。

Jalapeñoが実用化されれば、OpenAIは自社データセンターで動作するモデルの推論コストを大幅に引き下げることができます。これは、ChatGPT等のサービス利用料の引き下げや、より複雑な推論タスクを低価格で提供できることを意味します。

また、他社に先んじて独自チップを垂直統合（ハードウェアとソフトウェアの最適化）することは、競合他社に対する強力な参入障壁となります。NVIDIAにとっては主要な大口顧客が競合するハードウェアを自製することになるため、市場シェアや価格決定力に影響を与える可能性があります。

まとめ：垂直統合モデルがもたらすAIの未来

OpenAIとBroadcomが開発する「Jalapeño」は、単なるコスト削減のためのチップではなく、次世代の思考型AIをスケールさせるためのインフラ戦略の要です。

汎用GPUによる強引なスケーリングの時代から、ソフトウェアと協調設計された専用ASICによる「超高効率スケーリング」の時代へ。Jalapeñoの登場は、AIインフラ市場の勢力図を大きく塗り替える引き金となるでしょう。

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藤村 彩
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藤村 彩 · 編集長

編集長。大規模言語モデルと基盤モデルを軸に、AIの最新動向を「で、結局なにが新しいのか」まで噛み砕いて伝える。原理と出典を確かめてから書くタイプ。

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