OpenAI在机架级部署中搭配AMD EPYC Turin CPU部署Jalapeño ASIC处理器，绕过英伟达高性能智能体芯片(Vera、Arm AGI)。

OpenAI正在内部部署其新款Jalapeño ASIC芯片，与AMD EPYC Turin处理器作为主机CPU配合使用，每个CPU配置1.5TB内存。根据OpenAI硬件副总裁兼负责人Richard Ho所说，选择将Jalapeño与Turin配对的决定是出于务实考虑和风险管理。

"对于Jalapeño项目，我们试图做出非常务实的决定，"Ho在接受Tom's Hardware Premium采访时解释道。"我们希望在性能和成本目标上保持进取，但我们不想冒不必要的风险。Vera作为独立产品，在成熟度水平上略有落后。Turin设备很强大。它完成了我们需要的功能，而且我们的一些合作伙伴都有使用它的经验。"

这一选择反映了OpenAI的谨慎态度，尽管英伟达与该公司关系密切，且专为代理工作负载设计的基于Arm的CPU也在涌现。Vera和Arm自有的AGI CPU被定位为代理循环中复杂推理的加速器，相比AMD和英特尔的x86方案。其他超大规模公司在内部部署基于Arm的处理器——Google使用Axiom，AWS使用Graviton——但新的Vera和AGI代表了向峰值性能宣传的转变，而非效率优化。

Arm声称其AGI芯片性能是现代x86平台的两倍多，但这一数据基于内部评估而非独立基准测试。尽管获得了20亿美元的投资承诺，分析师预计市场渗透率在两年内将保持在低个位数。同时，英伟达一直在积极推销Vera，声称相比竞争的AMD Turin系统性能提升高达1.8倍。然而，这一亮眼数据来自SPEC CPU 2026单核分数的比较；在整体基准性能上，Vera仅显示3%的优势。

Turin与Vera的选择最终归结为平台成熟度。x86_64比AArch64拥有远更深厚的基础，背后有数十年的数据中心部署经验。Arm的64位扩展在x86推出后12年才问世，尽管在过去二十多年里数据中心应用不断增长，x86生态系统仍然更加成熟。

实际考虑也倾向于Turin。Vera采用板载设计，而Turin处理器使用标准插座，这使得如有维修需求时芯片更换会更简单——这一区别在生产服务器环境中很少相关，但仍然对Turin有利。Ho提及合作伙伴在Turin方面的经验，强调了OpenAI硬件团队优先考虑经过验证的运行模式，而非前沿的性能承诺。

随着OpenAI硬件机队的演进，Jalapeño与其他主机系统——可能是Vera或AGI——的部署仍然可能。对于当前的机架级规模推出，Turin被证明是风险较低的选择。