江蘇
就在今日，深耕硬件領域多時的OpenAI，終于交出了首顆自研芯片的答卷。
在社交媒體上，OpenAI揭曉了其與半導體巨頭博通聯合設計的首款定制AI芯片——Jalape?o。這顆芯片的名字取自“墨西哥辣椒”。
它的面世不僅標志著OpenAI在軟硬件一體化戰略上邁出了關鍵一步，同時也意味著這家頭部科技企業正式入局英偉達壟斷的算力市場，，希望借此降低對GPU的依賴。
這是一顆專為大語言模型（LLM）推理任務設計的專用集成電路（ASIC）。在分工上，OpenAI負責了最核心的芯片架構設計，博通負責芯片的實現以及配套網絡技術，并最終交由臺積電進行制造。此外，加拿大電子制造商天弘科技（Celestica）負責了配套的板卡、機柜與整機系統的集成方案。多家行業巨頭協同，共同完成了這款芯片的落地。
值得一提的是，OpenAI此前曾嘗試與三星電子一同開發NPU，但由于戰略層面的分歧，這項合作最終陷入停滯，這才促成了OpenAI與博通之間的合作。
目前，Jalape?o的工程樣片已在實驗室中成功跑通了真實的機器學習任務，包括OpenAI旗下的編程模型GPT-5.3-Codex-Spark也能完美運行，其運行的頻率和功耗均已達到了量產目標。博通CEO陳福陽也聲稱，Jalape?o的性能可與英偉達最新的Blackwell芯片及谷歌的TPU相媲美。
有意思的是，這不僅是一塊“拼好芯”，同時也一顆由AI全程參與的芯片。
從初始設計到最終流片，Jalape?o僅用了9個月時間，創下了高性能ASIC研發周期的新紀錄。在傳統半導體行業，這樣的流程通常需要18到24個月。而OpenAI在研發過程中運用了自家的大模型來加速部分設計流程，例如用AI處理Verilog代碼和測試腳本等重復性勞動，實現了“用AI設計AI芯片”的閉環。
算力與成本，如今已經是OpenAI乃至整個AI行業躲不了的兩大難題，每家科技巨頭的大型語言模型的訓練與推理都在消耗著驚人的計算資源。
盡管OpenAI在2025年實現了130億美元的營收，但其運營支出高達340億美元，虧損近210億。其中，研發和基礎設施支出為192億美元，僅支付給微軟的算力費用就超過105億美元。
相較一次性投入的訓練成本，推理成本隨每一次用戶交互持續產生。因此，在提升算力的同時嚴控成本，是實現可持續運營的關鍵，Jalape?o正是這一戰略下的產物。
據評估，Jalape?o在量產后有望將推理成本降低約50%。通過自研ASIC專門優化推理場景，OpenAI可以直接削減去為GPU通用性支付的冗余成本，將每一分錢都花在刀刃上。
在發布Jalape?o前，OpenAI與英偉達的關系就已經頗為微妙——OpenAI既是后者的大客戶和投資對象，如今又成為了潛在的競爭者。
按計劃，OpenAI原定于2026年上市，但實際上已經被Anthropic搶先一步，這時候盈利能力就成了投資者最關心的問題。此時發布自研芯片，無疑是向華爾街傳遞了一個清晰信號：OpenAI不可以打造最先進的大模型，同時還有能力構建軟硬件一體的全棧平臺，從而精準把控成本結構與長期發展節奏。
除Jalapeno外，谷歌TPU、亞馬遜Trainium，以及字節跳動正在研發的推理芯片，均指向同一趨勢：AI算力基礎設施正從“采購通用硬件”，轉向“基于自身模型特性定制專用硬件”。未來AI行業的競爭，也將逐步延伸至硬件維度。
根據計劃，Jalape?o芯片及其配套的服務器平臺將于2026年底開始規模化部署，并在此后數年持續擴建，最終形成吉瓦級別的數據中心集群。
OpenAI強調，該芯片具備高度靈活性，能夠適應當前及未來各種版本的大語言模型。盡管目前芯片僅供內部使用，但OpenAI也留下了開放性的伏筆——理論上，它未來也可能向其他AI公司提供算力方案。
若真如此，OpenAI的角色將從一家頂尖的AI模型公司，進一步升級為AI基礎設施提供商，英偉達霸主地位真的不保了？
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