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En Hot Chips 2026 la compañía detalló una hoja de ruta de tres fases que convierte la memoria de alto ancho de banda en un subsistema con lógica y cómputo propios.
OpenAI publicó en Hot Chips 37 los primeros números de su chip de inferencia propio: entre 1,5 y 1,9 veces más trabajo por watt que los sistemas GB200 y GB300 de NVIDIA.
El CPU japonés de 144 núcleos llega en 2027 con dos versiones, 350 W refrigerado por aire y 500 W por líquido, y baja sus unidades vectoriales de 512 a 256 bits.
En Hot Chips 2026, la compañía admitió que la brecha se ensancha con cada generación y que no piensa cerrarla si el costo es resignar rendimiento.
OpenAI detalló en Hot Chips la arquitectura NUMA de su acelerador de inferencia: 216 GB de HBM4, dos redes internas separadas y más de la mitad del núcleo escrita con ayuda de sus propios modelos.
El primer acelerador propio de OpenAI, hecho con Broadcom, se llevó los mejores números de rendimiento por watt en el banco de pruebas InferenceX, aunque no pasa de muestras de ingeniería.
Raptor invierte el orden habitual del apilamiento 3D y deja el dado de cómputo arriba, pero la empresa aún no dice quién le fabrica la memoria a medida.
El procesador para servidores de IA agéntica llega con un enlace UCIe de 2 TB/s, doce canales de memoria DDR5-8800 y un consumo declarado de 300 vatios.
La primera memoria de bajo consumo con lógica integrada multiplica por ocho el ancho de banda y rinde 3,01 veces más tokens por segundo en inferencia.
OpenAI mostró en Hot Chips su acelerador desarrollado con Broadcom, pensado solo para inferencia, con producción en volumen prevista para 2027.
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