OpenAI 闡述全棧運算策略：由晶片、模型到產品共同優化

OpenAI CFO Sarah Friar 在官方文章中表示，AI 進展最快的方式是讓整個系統同步改善；公司把運算策略視為一個橫跨數據中心與晶片、前沿模型、開發者平台、消費者和企業產品，以及 AI-native devices 的整合系統。她指出，軟件可提高硬件生產力，為模型工作負載設計的硬件亦可改善速度和效率，而更強模型又會推動產品使用、需求及回饋循環。

文章以 OpenAI 首款自研推理晶片 Jalapeño 的測試結果作為例子，稱 first-party silicon 能讓 OpenAI 更直接控制模型運行方式和服務經濟性，同時仍維持與 Microsoft、NVIDIA、AWS、AMD、Broadcom、Cerebras、CoreWeave、Oracle、SB Energy 及 SoftBank 等基礎設施與運算合作夥伴的組合。Sarah Friar 表示，不同訓練、推理及代理工作負載需要不同的晶片、網絡、電力、軟件及延遲取捨，OpenAI 的目標是在能力、速度、可靠度、效率及成本之間持續保持 Pareto frontier。

據 OpenAI 文章，GPT‑5.6 Sol 在 Artificial Analysis Coding Agent Index 以 max reasoning 達到新高，同時較另一領先模型少用 54% output tokens。公司把這類改善定位為「每美元實用智能」的提升，期望藉由更高效的運算降低成功完成工作的總成本，並支撐更大規模的 AI 應用。