OpenAI自研芯片Jalapeño推理性能超越英伟达GB300
Nashnova编辑部
OpenAI首次公布自研推理芯片Jalapeño实测数据，性能与能效均超越英伟达GB300。但该芯片仅能做推理、不能训练模型，OpenAI的算力命脉短期内仍握在英伟达手中。
Jalapeño到底跑出了什么成绩？
基准测试覆盖三个模型：DeepSeek R1、拥有1万亿参数的Kimi K2.5，以及OpenAI最新开源模型。
在这三项测试中，Jalapeño的性能与能效均超越英伟达GB300及其他竞争对手芯片。
这意味着→ OpenAI第一次拿出硬数据证明，自己造的芯片在推理场景下确实能打赢市面上最强的对手。
既然赢了英伟达，为什么还离不开它？
Jalapeño的关键限制：只能做推理（运行已训练好的模型），不能训练新模型。
用大白话说＝ 推理是"考试答题"，训练是"从头学习"——Jalapeño只会答题，不会学习。
训练侧OpenAI仍高度依赖英伟达等外部供应商，自研芯片目前无法替代英伟达的核心地位。
产能和商业化走到哪一步了？
今年部署数量有限，明年扩大产能；第二代芯片已进入深度研发，第三代规划初步成形。
硬件副总裁理查德·何明确表示："我们自身的需求太大，根本无法想象何时能向其他人出售。"
这意味着→ Jalapeño短期内是纯内部工具，不会变成对外卖芯片的生意。
放在行业里看，这件事说明什么？
AI模型厂商自研芯片已成大趋势：谷歌有TPU，亚马逊、微软各有自研芯片，Anthropic本月也确认在推进。
OpenAI刻意用开源模型做基准测试，方便外界横向比较——但不打算对外供货。
这反映出一个核心逻辑：大模型公司造芯片，不是为了卖芯片，而是为了降低对英伟达的依赖、控制自己的算力成本。
后续该盯什么指标？
Jalapeño及后续产品在OpenAI整体算力中最终占多大比重，是衡量其算力自主化进程的核心指标。
用大白话说＝ 自研芯片占比越高，OpenAI对英伟达的议价能力就越强，运营成本就越可控。
理查德·何的定位很清楚："Jalapeño是其中一部分，英伟达是其中一部分，AMD也是其中一部分"——多条腿走路，不押单一供应商。
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