OpenAI自研芯片Jalapeño叫板英伟达GB300

8月25日，OpenAI 官方表态，其与博通（Broadcom）合作自研的 AI 推理芯片 Jalapeño，在关键基准测试中同时跑赢英伟达 GB300——在单位功耗可处理的 AI 工作量与响应延迟两项指标上均占优。这家以软件和模型起家的公司，正在把「造芯」变成新的叙事主线。Jalapeño 最快将于今年晚些时候投入实际使用。

一、从「买算力」到「造算力」：推理芯片初战告捷

长期以来，OpenAI 的算力几乎全部依赖英伟达 GPU，训练和推理环节都处于「芯片供应商说了算」的被动局面。Jalapeño 的出现改变了这一格局——它不是 PPT 上的规划，而是已经跑出对标顶级产品实测数据的第一款自研芯片。

据彭博报道，OpenAI 芯片负责人 Richard Ho 表示，Jalapeño 在 700 瓦的低功耗下即可实现强劲性能，这有助于显著降低数据中心的电力成本。与传统芯片往往要在吞吐量和延迟之间做取舍不同，Jalapeño 同时具备高吞吐量与低延迟，意味着既能以更低成本服务更多用户，也能为对响应速度敏感的客户缩短等待时间。

二、数据说话：两项关键指标领先

在 OpenAI 使用公开基准系统进行的评测中，Jalapeño 在「单位功耗吞吐」（每千瓦可处理的 AI 工作量）与「响应延迟」两个维度上都优于英伟达 GB300——后者是该测试系统中排名最高的产品。Tom's Hardware 等外媒指出，这款 700W 的 ASIC 在每千瓦吞吐量上较英伟达旗舰 GPU 有明显优势，延迟也更低。

测试模型：OpenAI 旗下的一个小型开源模型，以及来自 DeepSeek 和月之暗面（Kimi）的第三方模型

亮点：在月之暗面 Kimi 模型上的优势最为明显，而 Kimi 正是测试中规模最大的模型

内部测试：运行 OpenAI 尚未发布的多款大型高阶模型同样表现良好，显示设计「随工作负载增大更为顺手」

需要说明的是，此次测试并未纳入英伟达最新一代 Vera Rubin——该产品刚刚开始出货。也就是说，Jalapeño 的「领先」目前对标的是上一代旗舰，真正的新一代较量还要看后续。

三、定位推理，不抢训练蛋糕

Jalapeño 专为 AI 推理阶段设计——即模型完成训练后、响应用户指令和执行任务的阶段，并非用于模型训练，而训练恰恰是英伟达技术的核心优势所在。这意味着 OpenAI 并非要与英伟达全面开战，而是瞄准了成本压力最大的推理环节，从底层算力上做文章。

Richard Ho 指出，Jalapeño 的速度优势使 OpenAI 得以实现此前只有依赖特殊内存架构才能达到的性能。目前 OpenAI 部分模型使用 Cerebras Systems 的技术，但这类芯片更适合规模较小的模型，而 Jalapeño 能处理更大规模的模型，形成差异化优势。

四、博通代工 + AI 加速研发

Jalapeño 由 OpenAI 与博通合作开发，双方的合作于去年宣布，今年 6 月两家公司还强调了这款芯片「创纪录的开发速度」。更值得一提的是，OpenAI 借助自身 AI 模型进一步加速了芯片的研发进程——用 AI 设计芯片，正在从概念走向工程实践。

目前，第二代 Jalapeño 已推进到较成熟阶段，预计「未来几个月」完成流片；第三代芯片的概念设计也已启动，目标是把 OpenAI 在全球范围内大规模铺设 AI 基础设施的成本进一步压低。Richard Ho 表示，公司已经达到一个能切实降低基础设施成本的功耗与成本水平，「这只是第一步」。

五、英伟达仍是重要伙伴

尽管在推理环节亮出肌肉，OpenAI 并未将 Jalapeño 定位为英伟达芯片的全面替代品。Richard Ho 明确表示，公司对算力的需求极为庞大，未来一段时间仍将与多家供应商合作：「英伟达是非常好的合作伙伴，我们持续需要大量英伟达产品。」自研芯片与其说是在「去英伟达化」，不如说是在给算力供应链上一个保险栓、多一条议价与备份的路径。