OpenAI已发布其首批关于Jalapeño的基准测试结果。Jalapeño是该公司与Broadcom合作打造的自研推理芯片。

OpenAI表示，这款芯片每瓦可完成更多AI工作，且给出答案的速度快于英伟达的GB200和GB300机架系统，这些系统是测试中的对比对象。

借助Jalapeño，OpenAI加入了其他大型AI运营商的行列——Google有Tensor Processing Units，Amazon有Trainium芯片，Microsoft有Maia加速器，Meta有MTIA——随着行业推理成本上升，这些公司都在设计自有AI硅片。

OpenAI如何描述Jalapeño的表现

OpenAI表示，Jalapeño通过了InferenceX的评估。InferenceX是SemiAnalysis推出的公开基准，用于衡量提供AI请求服务的完整流程。该芯片在OpenAI自家的GPT-OSS 120B、DeepSeek的R1 670B以及Moonshot AI的Kimi K2.5 1T上进行了测试。

据OpenAI称，Jalapeño在该基准中每单位电力完成的工作量是其他系统的1.5至1.9倍。它返回结果的速度也快了1.7至3.6倍。

对于需要更多来回交互的任务，OpenAI表示优势扩大到2.1至4.1倍。

OpenAI硬件副总裁Richard Ho对记者表示，这款芯片能够同时处理更多工作，也能更快响应，而他称大多数芯片无法同时做到这两点。

对比对象是英伟达的GB200和GB300超级芯片，它们当时是InferenceX记录中的最佳结果。对于测试中最大的模型Kimi K2.5，OpenAI表示Jalapeño的峰值每瓦性能约高出1.5倍，延迟低3.4倍。

OpenAI还表示，没有租赁市场、没有实例类型，也没有出售Jalapeño的计划。这与Amazon和Google等云服务提供商不同，后者会向外部客户出租自家的定制芯片。当被问及公司是否会向其他人提供该芯片时，Ho表示OpenAI正“在努力争取足够的”算力满足自身需求。

Ho说，OpenAI拥有所需的预算和机房空间，但目前受限于数据中心供电，而不是资金或物理空间，因此每兆瓦可产生的tokens数量才是关键指标。对于整个数据中心建设行业来说，可用电力已成为门槛因素，电网容量正越来越多地决定AI基础设施能够多快建成。由于推理在ChatGPT和API中持续运行，OpenAI规模下每个token节省的瓦数都会迅速累积。

该芯片额定功耗为700瓦，但在测试工作负载中被控制在550瓦或以下。

这款硬件也符合OpenAI在2025年10月与Broadcom达成的协议，该协议将部署10吉瓦由OpenAI设计的加速器，持续到2029年。Cryptopolitan此前曾报道过这一合作最初的构想。

OpenAI的部署计划

在年度半导体工程会议Hot Chips上，Ho表示OpenAI将以每128颗芯片为一组部署Jalapeño，而完整pod将使用2,048颗ASIC。他说，128芯片部署可提供1.7 exaflops的4-bit算力和27.5 TB的HBM4，每个封装提供15.4 TB/s的内存带宽。

OpenAI表示，公司使用自有模型加速开发，从设计到tape-out仅用了九个月，这一速度远快于芯片开发通常需要的多年周期。Ho还表示，第二代版本“已深入开发”，第三代版本的工作也已开始。

尽管有这些基准表现，OpenAI并不会替换其GPU机群。Ho将Jalapeño描述为更广泛算力策略中的一部分，该策略仍依赖于英伟达和Cerebras这两家“非常、非常好的合作伙伴”。据报道，这款芯片将在2026年底前小规模部署，并在2027年逐步扩大规模。

值得注意的是，所有数字都来自OpenAI；SemiAnalysis亲自验证了InferenceX运行情况，但没有跑完整套测试，也没有查看AgentX的结果。

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