OpenAI muestra en detalle Jalapeño, su primer chip de inferencia propio, y dice superar a Nvidia en eficiencia
Diseñado con Broadcom y fabricado por TSMC, el ASIC de OpenAI apunta específicamente a servir modelos grandes en producción, no a entrenarlos, y en pruebas independientes rinde más operaciones por vatio que el Blackwell de Nvidia.
OpenAI presentó especificaciones y benchmarks de Jalapeño, su primer procesador de inferencia diseñado a la medida junto con Broadcom, con fabricación en el proceso N3P de TSMC. A diferencia de una GPU de propósito general reutilizada para servir modelos, OpenAI construyó el chip desde cero pensando únicamente en las cargas de trabajo de inferencia de modelos de lenguaje grandes, apoyándose en su conocimiento interno de arquitecturas, kernels y sistemas de servicio.
La firma de análisis SemiAnalysis visitó los laboratorios de OpenAI para verificar de forma independiente el rendimiento del chip y encontró que Jalapeño supera al Blackwell de Nvidia en desempeño por vatio en casi todos los escenarios probados, incluyendo cargas con DeepSeek R1, GPT-OSS y Kimi K2.5. El desarrollo completo, desde el diseño hasta la fabricación, tomó alrededor de 16 meses, un ciclo inusualmente corto para un ASIC de este tamaño.
El movimiento se suma a una tendencia ya visible en Google, Amazon y Meta: los grandes consumidores de cómputo de IA están diseñando silicio propio para reducir su dependencia de Nvidia y bajar el costo por token servido. Para OpenAI, que enfrenta una demanda de inferencia creciente en ChatGPT y su API, tener un chip optimizado para ese uso específico podría traducirse en mejores márgenes y menor exposición a la escasez de GPUs.