ტეხასში ჩადებული 37 მილიარდი დოლარი და წლების განმავლობაში ნაშენები ნახევარგამტარების ინფრასტრუქტურა თავის შედეგს იღებს. OpenAI-მ გადაწყვიტა, მთელი მომავალი მხოლოდ ერთ პარტნიორზე არ დაამყაროს. სეულში გამართულ პრესკონფერენციაზე OpenAI Korea-ს გენერალურმა მენეჯერმა, ჰარისონ კიმმა (Harrison Kim), დაადასტურა, რომ Samsung Electronics-ი ხდება ერთობლივი წარმოებისა და კვლევის პარტნიორი იმ მომავალი თაობის AI ჩიპებისთვის, რომლებსაც OpenAI ამჟამად ავითარებს.
აქამდე სურათი მარტივი იყო: OpenAI-ს ყველა აქამდე შექმნილი საკუთარი ჩიპი ექსკლუზიურად ტაივანურ TSMC-ზე იწარმოებოდა. Samsung-ის ჩართვით კი კომპანია პირველად იჩენს რეალურ ალტერნატიულ მწარმოებელს (second-source path), რაც ხელოვნური ინტელექტის მზარდი დეფიციტის ფონზე კრიტიკული ნაბიჯია.
ყველაზე საინტერესო მოვლენები ტეხასში, ტეილორის ქარხანაში ვითარდება. სწორედ აქ იგეგმება Samsung-ის SF2P+ 2-ნანომეტრიანი ტექნოლოგიის გაშვება, რომლის საწარმოო სტარტიც 2027 წლისთვის უკვე ოფიციალურად დადასტურებულია. ინდუსტრიული წყაროების ცნობით, ჩიპების გამოსავლიანობა (yield) აქ უკვე დაახლოებით 80%-ს აღწევს, თუმცა ეს მაჩვენებელი დამოუკიდებლად გადამოწმებული ჯერ არ არის. ამ გიგანტურ პროექტში Samsung-მა დაახლოებით 37 მილიარდი დოლარი დააბანდა, რაშიც ნაწილობრივ აშშ-ის ჩიპების აქტიც (CHIPS Act) დაეხმარა.
ამ ამბავში კიდევ ერთი გიგანტი ფიგურირებს, Broadcom-ი. სწორედ მან შეუწყო ხელი OpenAI-ს პირველი საკუთარი inference ჩიპის, Jalapeño-ს, თანადაპროექტებას, რომელიც 2026 წლის ივნისში TSMC-ის N3P ტექნოლოგიაზე გამოვიდა. პარალელურად, Broadcom-სა და Samsung-ს შორის 2026 წლის 25 ივლისს გაფორმდა ურთიერთგაგების მემორანდუმი (MOU), რომელიც 2030 წლამდე 200 მილიარდ დოლარზე მეტ ვალდებულებას განსაზღვრავს მეხსიერების, წარმოებისა და პაკეტირების სფეროებში. ეს შეთანხმება ფარავს Samsung-ის 2nm+ ტექნოლოგიას Broadcom-ის მიერ დაპროექტებული ჩიპებისთვისაც.
არანაკლებ მნიშვნელოვანია მეხსიერების საკითხი. Samsung-ი პირველი აღმოჩნდა ინდუსტრიაში, რომელმაც 2026 წლის მაისში HBM4E-ის პირველი სატესტო ნიმუშები გამოუშვა. HBM4-თან შედარებით, ახალი HBM4E დაახლოებით 20%-ზე მეტი სიჩქარის პინებით გამოირჩევა, ერთ სტეკზე 48 GB მოცულობას იტევს, ნაცვლად 36 GB-ისა, და 16%-ით მეტად ენერგოეფექტურია. შედარებისთვის, ივნისში გამოსული Jalapeño იყენებს ექვს HBM4 სტეკს, რაც ჯამში 216 GiB მოცულობასა და 15.4 TB/s გამტარობას იძლევა.
სხვათა შორის, SemiAnalysis-ის 2026 წლის აგვისტოს მონაცემებით, კონკრეტულ დატვირთვებზე Jalapeño სამ ღია მოდელზე (open-weight models) ერთ ვატ ენერგიაზე 1.9-ჯერ მეტ AI სამუშაოს ასრულებს, ვიდრე Nvidia-ს GB200 და GB300. ასეთი ეფექტურობის შესანარჩუნებლად კი OpenAI-ს უზარმაზარი საწარმოო რესურსი სჭირდება. ამას ემატება ჯერ კიდევ 2025 წლის ოქტომბერში გაფორმებული განზრახულობის ოქმი (LOI), რომლის მიხედვითაც Samsung-ი მზად არის, OpenAI Stargate-ის პროექტისთვის თვეში 900,000-მდე DRAM ფირფიტა (wafer) გამოყოს.
ამ ეტაპზე კომპანიებს ყველა კარტი არ გაუხსნიათ: ხელმოწერილი საწარმოო კონტრაქტის ზუსტი დეტალები, OpenAI-ს ლოგიკური ჩიპის კონკრეტული ტექნოლოგიური კვანძი, ზუსტი ვადები და ისიც კი, თუ კონკრეტულად რა კომპონენტზეა საუბარი, ლოგიკაზე, მეხსიერებაზე თუ პაკეტირებაზე, ოფიციალურად ჯერ არ დაკონკრეტებულა.
თუმცა პარტნიორობა მხოლოდ აპარატურით არ შემოიფარგლება. Samsung DX-ის დივიზიონმა 2026 წლის ივნისში საკუთარ თანამშრომლებს გლობალური წვდომა მისცა ChatGPT Enterprise-ზე (Gemini-სა და Claude-თან ერთად), რითაც Samsung-ი ჩატბოტის ერთ-ერთი უმსხვილესი კორპორაციული მომხმარებელი გახდა. თავად სამხრეთ კორეაში კი ChatGPT Enterprise-ის დანერგვა 2026 წლის აგვისტოს ბოლოსთვის წლიურად დაახლოებით 28-ჯერ გაიზარდა.
ორი ტექნოლოგიური გიგანტის დაახლოება ნათლად აჩვენებს, რომ ხელოვნური ინტელექტის მომავალი მხოლოდ ალგორითმებზე კი არა, ქარხნების სიმძლავრეზე და საიმედო ალტერნატივებზე გადის.
