OpenAI 首款自研推理芯片 Jalapeño 实测曝光

OpenAI 首次公布自研推理芯片 Jalapeño 的实测基准数据，宣称在多项推理任务中击败英伟达旗舰 GB200 与 GB300 系统。该芯片由 OpenAI 与 Broadcom 合作开发，团队组建到流片仅约 16 个月。当前结论主要来自 OpenAI 自家 InferenceX 测试与 SemiAnalysis 的独立拆解分析，因其可能动摇英伟达在 AI 推理算力市场的地位而备受关注。

已确认

• OpenAI 发布首款自研推理芯片 Jalapeño，与 Broadcom 合作开发，设计周期仅约 16 个月（@dylan522p、@zephyrz9）。
• 在 OpenAI 的 InferenceX 公共基准上，以 GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B、Kimi K2 等开源模型测试，Jalapeño 每千瓦峰值吞吐量更高、Token 延迟更低，TCO 与吞吐率优于对比的商用系统（@m2、@m4、@m9、@m10）。
• 在同等 DeepSeek R1 解码速度下，每千瓦吞吐量为英伟达 GB300 的 104.3 倍（12,258 vs 118 tok/s/kW）（@rohanpaulai）。
• 能效最高达 Nvidia GB200/GB300 的 1.9 倍（@kimmonismus）。
• SemiAnalysis 深度拆解指出 Jalapeño 并非只为 OpenAI 模型窄化优化，而是一颗通用 LLM 推理 ASIC，实测效率超过 NVIDIA 与 AMD（@zephyrz9、@dylan522p）。
• OpenAI 官方称该芯片将用于提升 ChatGPT 响应速度、增强 Codex 编程会话与 Agent 响应性，并在需求增长时保障可靠接入（@OpenAI，m5）。
• OpenAI 表示在与英伟达 Blackwell 对比中，Jalapeño 在单位功耗下的 AI 处理量等两类指标上领先（@dinabass 转述的官方口径）。
• 据 @thesaraharminta 转述，该芯片功耗约 700W，专为大模型推理设计，计划今年晚些时候部署。
• 芯片定位是提升模型推理效率、降低算力成本（@Polymarket）。

尚未确认

• 各项性能数字均来自 OpenAI 自家 InferenceX 基准与 SemiAnalysis 分析，尚无英伟达方面或第三方权威机构独立复核；"104.3 倍"等极端数值的测试条件（如对比系统配置、量化与批处理设置）仍有待更多公开细节验证。
• @WonderfulBuffalo32 称 OpenAI 宣称 Jalapeño 基准表现优于更新的 Vera Rubin 平台，但 @thesaraharminta 转述的报道指出内部测试并未对比 Vera Rubin，两者口径存在出入，需等更多细节。

为什么重要

• 这是 OpenAI 首次公开自研芯片实测数据，标志着其"降低对英伟达依赖"战略进入落地阶段；若通用推理 ASIC 的定位成立，可能对英伟达与 AMD 的数据中心推理市场形成实质竞争压力。

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