九个月造出对标Blackwell的AI芯片，OpenAI的Jalapeño如何绕开英伟达正面战场？

北京时间6月25日，OpenAI正式展示了其与博通联合打造的首款定制人工智能芯片——Jalapeño（墨西哥辣椒）。这款芯片从初始设计到制造流片仅用了九个月，被OpenAI称为高性能先进半导体领域定制AI加速器项目中速度最快的ASIC开发周期之一。博通首席执行官Hock Tan在接受路透社采访时表示，该芯片性能可媲美英伟达的Blackwell芯片或谷歌设计的TPU。 OpenAI计划在今年年底前部署Jalapeño，这是其多代芯片开发计划的第一步。目前，OpenAI已在实验室运行该芯片样品，并在GPT-5.3-Codex-Spark AI模型上验证了功耗和性能均达到目标水平。不过，真正的批量生产要到明年才会到来。OpenAI的目标是到2029年，利用定制芯片实现10吉瓦的计算能力。

Jalapeño是从零开始为大模型推理设计的芯片，将服务于ChatGPT、Codex、API以及未来的Agentic产品等场景。OpenAI硬件负责人Richard Ho表示，该处理器旨在与驱动大量AI应用的大模型快速、高效地协同工作，目标是在大规模交互式AI产品中同时兼顾高吞吐、低延迟和高能效。 在合作分工上，OpenAI负责从自身模型、内核、服务系统和产品需求出发设计芯片；博通负责芯片实现、网络和连接技术；加拿大电子制造商Celestica则提供板卡、机架和系统层面的专业能力，帮助实现从芯片到服务器系统、再到大规模生产部署的工业化。随后，OpenAI会将设计交给台积电制造。 OpenAI表示，Jalapeño的架构优化重点来自与研究团队的紧密协作，包括对前沿AI模型中最关键的内核、内存移动、网络和服务模式的理解。早期测试表明，Jalapeño能够在重要工作负载上接近硬件理论极限运行，其架构减少了数据传输，并平衡了计算、内存和网络资源，使实际利用率更接近理论峰值性能。此外，芯片的散热性能甚至比预期还要好。 “这让OpenAI拥有了全栈控制权，”Ho说道。OpenAI认为，Jalapeño的发布标志着公司正在进一步扩展自身全栈平台能力：从产品、模型，延伸到底层芯片。

Jalapeño设计周期之所以较快，除了OpenAI工程团队与博通的深度合作、博通的资深经验外，OpenAI还在部分设计和优化流程中使用了其自身的AI模型。这表明，AI不只是芯片的使用者，也开始成为芯片设计流程的一部分。OpenAI认为，如果AI能帮助工程师更快设计出更好的芯片，就有可能降低整个行业的计算成本，并推动先进AI更广泛可及。 此前，Hock Tan曾透露，Jalapeño加速器相比典型的AI图形处理单元可以节省约50%的成本。

OpenAI的第一款芯片产品实际上避开了与英伟达、谷歌等公司的直接交锋。目前，训练和推理基础设施正在走向分化。随着推理调用量大幅增长并逐渐成为主要算力需求来源，推理对成本、能效和响应速度更加敏感，也更适合进行硬件优化。OpenAI目前的发力方向就是推理领域，训练则继续依赖英伟达等外部芯片。 相比之下，英伟达的核心思路是用一套足够通用的GPU架构同时覆盖训练、推理和更广泛的数据中心AI工作负载，例如Hopper、Blackwell既能训练也能推理。但英伟达也在营销上将Blackwell平台包装成大模型推理平台，宣称GB300 NVL72在agentic inference场景下可大幅压低每token成本。 同样地，Google TPU是为矩阵乘、张量计算、Transformer深度学习工作负载定制的ASIC，核心目标是把训推中最核心的张量计算做得更高效，并与自己的软件栈、数据中心、模型体系深度耦合。Google也有面向推理的产品，但基本是在TPU体系里做“推理优化”。

有网友评论道：“几年前我还不会想到AI公司会自己设计芯片。这个行业变化的速度说实话非常夸张，也让人开始思考：随着越来越多AI实验室开始自研定制硬件，未来几年像英伟达和AMD这样的公司会变成什么样子。”还有网友感叹：“在试图摆脱英伟达的垄断、并自研芯片的同时，把芯片命名为Jalapeño，就已说明这场竞争已经激烈到什么程度了。” OpenAI总裁兼联合创始人Greg Brockman表示：“世界正在进入由计算驱动的经济。”Jalapeño是OpenAI长期全栈基础设施战略的一部分，目标是让算力更加充足，从而让AI对个人和企业而言更快、更可靠、更可负担。在OpenAI看来，全栈能力带来的优势在于，不同层级可以围绕同一个目标进行协同优化：让模型更快、更可靠，也更便宜。更好的基础设施可以提升计算效率，更高的计算效率又能支撑更好的训练和推理，进一步推动更强模型和更好产品。随着产品使用增加，OpenAI又可以将收入继续投入下一代基础设施，形成围绕算力、模型、产品和商业化的飞轮。 有网友将OpenAI的Jalapeño项目和SpaceX与Cursor之间的交易做对比，指出它们指向同一个结构性转变：Jalapeño代表的是对支撑智能运行的底层基础设施的掌控，包括芯片、算力以及网络；而Cursor则代表的是对智能真正被使用的“工作流层”的掌控。“随着前沿模型能力不断增强，竞争优势正在从模型本身逐渐转移出去。未来十年中赢得AI竞争的公司，可能不再只是那些拥有最聪明模型的公司，而是那些能够掌控模型周边最强‘技术栈’的公司。” 作为AI导航、资讯与插件一站式平台，AI大狗（AIdadog.com）持续追踪这类基础设施层面的重大变化。从Jalapeño的快速落地可以看出，AI行业的竞争已从模型层全面渗透到芯片等底层硬件，这对开发者、企业和投资方都意味着新的选型与布局考量。