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OpenAI开始把AI竞赛推进到更底层的战场：芯片。

近日，OpenAI披露了其首款定制推理芯片“Jalapeno”，这款芯片由OpenAI与博通联合打造，专门面向OpenAI的推理系统。

它不是单一产品，而是双方正在共同开发的多代计算平台中的第一代。

Jalapeno是OpenAI从零开始设计的，设计依据来自其自身的模型路线图、内核、服务系统和产品需求。

博通与Celestica则负责芯片实现、板卡和机架集成、网络以及量产扩展。

目前，OpenAI尚未公布最终性能指标，但早期测试显示，Jalapeno的单位功耗性能将显著优于当前最先进的加速器。

Bloomberg还报道称，这款加速器的成本节省幅度大约可达50%。

这意味着，OpenAI押注的不只是“更快”，而是“更省电、更便宜、更容易规模化”。

从架构上看，Jalapeno的设计目标也很清晰：尽量减少数据搬运，平衡算力、内存和网络资源，把实际利用率推近理论峰值。

换句话说，它要解决的不是单纯的算力堆叠，而是AI基础设施中最昂贵、最关键的效率问题。

博通的Tomahawk网络芯片和相关实现技术，也成为这套平台走向大规模生产的重要支撑。

OpenAI表示，这款芯片并不是为某一个模型家族量身定制，而是面向当前和未来的各类大语言模型。

工程样片已经在实验室中运行机器学习工作负载，包括GPT 5.3 Codex Spark。

OpenAI硬件负责人Richard Ho表示，这款芯片围绕前沿AI模型最关键的内核、内存流动、网络和服务模式进行了优化。

OpenAI总裁Greg Brockman则强调，这一项目体现了公司的长期全栈基础设施战略，目标是让算力更充足，也让AI更快、更稳定、更便宜。

博通CEO Hock Tan则把这次合作描述为对未来十年AI物理基础设施的投入。

更值得注意的是，这次芯片从初始设计到流片只用了9个月。

双方称，这是高性能半导体领域迄今最快的ASIC开发周期之一，而OpenAI自己的模型也参与了部分芯片设计与优化过程。

这说明AI不仅在“吃算力”，也开始“反过来生产算力”。

按照计划，Jalapeno平台将在2026年底前开始初步部署，并在博通和Celestica的协作下，持续扩展到后续代际。

如果说过去几年，AI竞争的焦点是模型参数、训练数据和推理能力，那么OpenAI这一步意味着，下一阶段的竞争将进一步下沉到硬件层面。