OpenAI表示，其自研芯片Jalapeño在700瓦功耗下，在两项推理基准测试中击败**英伟达（Nvidia）**GB300，并计划在2026年晚些时候部署，以压降成本、提升响应速度。
要点速览：
- OpenAI称，测试中Jalapeño在单位功耗吞吐量和响应速度两项指标上领先英伟达GB300。
- 这款700瓦推理芯片瞄准数据中心成本控制，同时更快服务AI模型推理需求。
- Jalapeño并非为模型训练而设计，且未与英伟达更新一代Vera Rubin系列直接对比。
OpenAI基准测试细节
OpenAI在声明中称，其定制的Jalapeño处理器在测试中，在“单位功耗可完成的AI工作量”和“返回结果速度”两项指标上优于英伟达GB300。
OpenAI芯片负责人Richard Ho表示，Jalapeño兼具高吞吐与低时延，有望让客户在更低成本与更快响应之间按需选型。
Ho称，该芯片由OpenAI与**博通（Broadcom）**联合开发，在700瓦功耗下取得上述测试成绩。电力成本是数据中心总体支出中的重要组成部分。
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英伟达仍是关键参照
此番对比存在明显边界。
Jalapeño并未与英伟达已经开始出货的更新一代Vera Rubin系列同场测试，而OpenAI这颗芯片本身是为推理场景而非模型训练打造。英伟达仍然是OpenAI的重要供应商之一。
OpenAI同时在部分推理工作负载上采用Cerebras Systems技术，尤其是较小模型；Ho表示，Jalapeño则能够承载更大规模模型。“我们对算力的需求大得惊人，”他说。
本次公开测试采用了一款规模较小的OpenAI开源模型，以及来自DeepSeek和Moonshot AI的模型；在Moonshot体量更大的Kimi模型上，Jalapeño优势更为明显。第二代芯片研发已推进至后期，预计数月内流片（tape-out），OpenAI也已着手构思第三代架构。
这款芯片承接了OpenAI与博通在6月24日发布的最新进展：双方当时宣布，在OpenAI自家模型辅助下，Jalapeño从设计到首版流片仅用约九个月时间完成，那是第一代产品。
