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在全球算力版图加速重构的背景下，人工智能领军企业正全力推进硬件自主化进程，以降低对单一芯片供应商的依赖。8月25日，OpenAI正式公布其首款自研AI推理芯片Jalapeno的实测成果——在多项关键基准测试中，该芯片性能全面优于英伟达当前主力产品GB300。
两大核心维度实现显著领先
作为全球大模型技术的重要推动者，OpenAI持续加码底层基础设施投入。此次亮相的Jalapeno芯片，在真实场景化评测中展现出突出的工程能力与架构优势。
据OpenAI官方披露及第三方基准测试（SemiAnalysis InferenceX）结果，Jalapeno在两项决定推理效率的核心指标上取得实质性突破：一是在能效比（每瓦特可完成的AI计算量）方面，较GB300提升1.5至1.9倍；二是在端到端响应延迟方面，降幅达1.7至3.6倍。这意味着该芯片可在更低功耗下支撑更高并发、更复杂的大模型推理任务，显著优化单位算力成本。
专用推理芯片驱动软硬协同新范式
随着生成式AI从训练密集型向推理密集型演进，推理环节的算力消耗已逐步超越训练阶段。在此趋势下，以OpenAI为代表的头部厂商不再满足于通用GPU方案，而是聚焦于高定制化、高适配性的ASIC设计路径。
Jalapeno正是这一战略的落地体现：它并非面向通用计算或模型训练，而是专为AI推理场景深度优化，支持GPT-OSS-120B、DeepSeek R1及Kimi K2.5等主流开源与闭源大模型，并在Kimi K2.5（测试中规模最大的1T级模型）上展现出最显著优势。内部验证还表明，其在运行OpenAI尚未公开的多款超大规模高阶模型时同样保持优异稳定性与吞吐表现，印证了“负载越重、优势越强”的设计理念。
值得注意的是，该芯片由OpenAI与博通（Broadcom）联合开发，采用700W标称功耗设计，实测持续运行功耗可稳定控制在550W以内；单机架集成128颗加速器，提供1.7 ExaFLOPS（4-bit）算力与27.5 TB HBM4显存。第二代芯片已进入成熟研发阶段，第三代亦启动概念设计；计划于2026年底启动小规模部署，2027年实现规模化量产。
这场围绕AI基础设施主导权的技术博弈，正悄然改写全球半导体竞争格局。
