历时9个月，于2026年6月24日，OpenAI与博通联合发布了一颗名为Jalapeño（墨西哥辣椒）的芯片。

OpenAI自称这是“高性能先进半导体领域迄今最快的ASIC开发周期”。

英伟达眼睁睁地看着，大客户们一个接一个地自研芯片——谷歌、亚马逊、微软、Meta，现在轮到了OpenAI。

一、Jalapeño是什么？为什么叫这个名字？

Jalapeño是一款专用集成电路（ASIC），专门针对大语言模型的推理任务而设计。

与市面上通用的AI加速器不同，它不是对早期芯片的修修补补，而是围绕OpenAI对大模型运行规律的深度理解，从零开始全新设计。

为OpenAI操刀Jalapeño的是Richard Ho，前谷歌TPU团队的核心成员。

他的履历横跨芯片设计、AI加速和光互联三个领域。

从分工看：OpenAI负责底层架构设计，博通负责硅片实现与网络硬件，加拿大天弘科技负责板卡与机架系统的集成，芯片制造由台积电完成。

从性能看：博通CEO陈福阳直言，Jalapeño的性能可与英伟达Blackwell芯片和谷歌TPU相媲美。

从成本看：该芯片预计可降低约50%的推理成本。

从部署看：Jalapeño计划于2026年底开始部署，芯片和服务器系统均不会对外销售，仅供OpenAI内部使用。

OpenAI已制定多代芯片路线图，下一代产品预计2028年推出。

为什么叫Jalapeño？

有网友感叹，“在试图摆脱英伟达的垄断、并自研芯片的同时，把芯片命名为墨西哥辣椒，就已说明这场竞争已经激烈到什么程度了”。

二、九个月

在传统半导体行业，设计一颗高性能ASIC通常需要18到24个月。OpenAI将这一周期压缩到九个月，靠的是三样东西：

第一，AI参与了芯片设计。

芯片设计中最磨人的是无数次的设计、验证、改进、再验证循环。

OpenAI自家的AI模型直接参与了芯片的设计和优化过程——AI替人扛掉了那18到24个月里最磨人的一大块。

这表明，AI不只是芯片的使用者，也开始成为芯片设计流程的一部分。

第二，工程师与博通团队“贴在一起干”。

OpenAI的工程师团队与博通的造芯团队实现了前所未有的紧密协作。

博通是全球最大的定制ASIC合作方之一，谷歌的TPU就是通过博通实现量产的。

第三，OpenAI全栈战略的决心。

OpenAI总裁布罗克曼说：“世界正迈向以计算为核心的经济时代。通过自主设计更多底层技术栈，我们能够以更高的效率提供更强大的智能。”

三、英伟达被“围剿”

大客户正在变成竞争对手

2016年，谷歌发布了为TensorFlow定制的TPU。

2018年，亚马逊发布推理芯片Inferentia。

2023年，微软亮相Azure Maia加速器。

2026年6月，OpenAI发布Jalapeño。

同年4月，Anthropic也在考虑设计自己的芯片。

英伟达的超级客户清单，正在变成一份竞争对手名单。

为什么所有大客户都在自研芯片？

布罗克曼一句话解释了所有人的动机：“世界正在迈向算力驱动的经济。”当算力成为核心生产资料，没有人愿意把命脉完全交给英伟达。

更让英伟达难受的是博通的“中立”身份。

无论是OpenAI也好，Anthropic也好，他们都不希望把自己的核心芯片计划交给另一家也在做大模型、做云服务的公司。

而博通刚好不做模型、不卖云，它也不和客户抢最终用户。

黄仁勋显然感受到了压力。

6月25日英伟达年度股东大会上，他宣布Vera Rubin架构已全面量产，授权800亿美元股票回购，并强调“有用的AI已经来临并且盈利”。

但大客户们已经用实际行动给出了回应——他们不再满足于“买卡”，而是开始“造芯”。

四、为什么选择推理芯片？

Jalapeño不是训练芯片，是推理芯片。

这个定位选择本身就值得关注。

训练和推理对硬件的需求差异很大。

训练需要极高的算力密度和大量高带宽存储器，对通用性要求高，英伟达的GPU在这个领域的优势几乎是结构性的。

推理则不同——它需要的是在既定模型架构下高效、低延迟地跑大量请求，对定制化的需求更强，也更容易用专用芯片在效率上超过通用GPU。

OpenAI选择从推理侧入手，是找到了一个相对可以突破的口子。

更重要的是，推理成本是OpenAI最大的痛。

训练一个模型是一次性的大额支出，但推理是持续性的、每天每秒都在烧钱的成本。

对于ChatGPT这个量级的产品，推理成本长期高企是盈利路径上的结构性障碍。

与此同时，OpenAI的IPO筹备正在进行中——在这个节点上推出自研芯片，财务叙事上的价值不亚于技术本身。

当OpenAI掏出第一颗自研芯片时，它向市场传递了一个清晰的信号：这家公司有计划把推理成本打下来。

Jalapeño最重要的意义，并非直奔着英伟达而来。

这是OpenAI第一次公开承认，自己不满足于做一家模型公司了。

它想控制的，是生产智能的整个过程——从芯片到模型到应用，全栈闭环。

当一家AI模型公司开始自己造芯片，这场游戏的规则正在被改写。

英伟达的“不可替代”神话，正在松动。

参考资料：36氪、TechWeb、极客公园、东方财富网等

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编辑 | 科技前沿洞见 

图片 | AI生成 +网络

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