OpenAI 近日在社交平台宣称，内部代号「Jalapeño」的新款自研芯片，在测试中的表现优于 NVIDIA 现有产品。OpenAI 联合创始人 Sam Altman 随后于 X 平台发文表示，该公司已成功制造一款速度极快的处理器，能够在多项模型测试中超越 NVIDIA GB200 及 GB300 系统的效率表现。
OpenAI 自研芯片在功耗与延迟测试中领先 GB300
OpenAI 芯片业务负责人 Richard Ho 接受媒体采访时指出，「Jalapeño」在与 NVIDIA GB300 的对比测试中，于单位功耗处理量及响应延迟两项核心指标上均展现明显优势，前者衡量每单位功耗所能处理的 AI 工作量，后者则反映系统的响应时间。
测试采用 OpenAI 自研开源模型 GPT-OSS 120B，以及月之暗面 Kimi K2.5 1T 等第三方模型进行实测，结果显示「Jalapeño」在运行大型复杂模型时的优势尤为突出。该芯片由 OpenAI 与 Broadcom 共同开发，功耗控制在 700W 左右，兼备高吞吐量与超低延迟特性，既可降低数据中心的电力及运营成本，也能为终端用户提供更快的生成响应。
OpenAI 加速迭代芯片路线图 二代料短期内流片
在芯片迭代规划方面，OpenAI 透露已运用自家 AI 模型加速芯片研发进程，第二代芯片预计将在未来数个月内完成流片（tape-out），第三代芯片的设计工作亦已同步展开。OpenAI 表示，通过持续推进自研架构，公司期望以更大规模建设自有 AI 基础设施，进一步降低相关运营成本。
此次公布的测试数据涵盖多款大型语言模型，包括 1,200 亿参数规模的 GPT-OSS 120B，以及 1 兆参数规模的 Kimi K2.5 1T。OpenAI 强调，凭借 AI 辅助设计流程，新一代芯片的研发周期将可显著缩短，为日后部署更大规模 AI 计算集群提供基础。
| 项目 | 规格 |
|---|---|
| 芯片代号 | Jalapeño |
| 合作开发伙伴 | Broadcom |
| 功耗 | 约 700W |
| 测试对比对象 | NVIDIA GB200、GB300 |
| 测试模型 | GPT-OSS 120B、Kimi K2.5 1T |
| 第二代芯片进度 | 预计未来数月内完成流片 |
| 第三代芯片进度 | 设计工作同步展开 |