OpenAI声称其自研Jalapeño芯片在AI推理基准测试中超越英伟达Blackwell。

根据OpenAI公司发布的结果，其定制的Jalapeño AI芯片在关键推理基准测试中表现优于基于Nvidia Blackwell架构的GB300。这一发现凸显了OpenAI持续努力减少对Nvidia运行AI模型依赖的决心。

周二在斯坦福大学举行的Hot Chips会议上公布的测试结果证明，Jalapeño在每瓦性能方面表现更优，且响应速度更快。这些评估是使用SemiAnalysis的InferenceX基准进行的。与专注于训练的硅片不同，Jalapeño专为AI推理阶段量身定制——即经过训练的模型处理用户请求的阶段。

OpenAI硬件负责人Richard Ho表示，该芯片旨在同时处理高容量工作负载和需要快速响应的应用。测试结合了OpenAI较小的开源模型以及来自DeepSeek和Moonshot AI的模型。该芯片功耗仅为700瓦，旨在大幅降低数据中心支出。“这是一块非常出色的芯片——它应该能带来巨大的成本降幅。”Ho在接受彭博社采访时谈及潜在的成本节约时如是说。

在OpenAI实验室进行测试的SemiAnalysis证实，在大多数场景下，Jalapeño在每瓦性能方面超越了Blackwell。然而，这家研究机构指出，这种比较并非完全对等，因为Jalapeño采用了较新的HBM4内存。Nvidia即将推出的Vera Rubin平台也将配备HBM4，从而提供更直接的竞争基准。“Jalapeño真正竞争的是像Rubin这样也使用HBM4的芯片，”SemiAnalysis分析师告诉CNBC。他们补充道：“Vera Rubin系统现在开始向客户发货，而OpenAI在推出超出工程样品的Jalapeño产品之前，还需要一段时间。”

OpenAI今年6月首次宣布与半导体制造商Broadcom合作推出Jalapeño。早期样品显示，与传统AI GPU相比，潜在成本节约约为50%。该芯片的开发历时约九个月，随后交由台湾积体电路制造公司（TSMC）生产。OpenAI计划于2026年底进行有限部署，预计2027年将全面推广。第二代Jalapeño的研发已在进行中。

随着各大科技公司大力投资用于AI工作负载的定制半导体，这一举措符合更广泛的行业趋势。Google、Meta和Amazon也在推进各自的AI芯片项目。尽管存在这一转变，OpenAI仍表示将继续依赖Nvidia，特别是在计算密集型AI训练任务方面。“Nvidia是一个非常优秀的合作伙伴，我们确实需要大量的Nvidia产品，”Ho说道。

行业分析师预计，由于Nvidia GPU具有经过验证的性能、灵活性以及根深蒂固的CUDA软件生态系统，它们仍将至关重要。与此同时，Jalapeño为OpenAI提供了对扩展AI模型推理成本和效率的更大直接控制权。