新智元报道
OpenAI 首次自研芯片便展现出颠覆性实力。其首款芯片 Jalapeño（墨西哥辣椒）实测数据显示，在 AI 推理性能上全面超越英伟达 GB200 和 GB300 系列。
Jalapeño 实测速度表现惊人：每秒可生成 1459 个 Token，而英伟达 GB200 仅为 535 个；完成同一任务仅需 1.65 秒，GB300 则需近 6 秒，效率差距达 3.6 倍。即便在 GB300 极限解码速度下，Jalapeño 的吞吐量仍为其 104.3 倍。此外，Jalapeño 标称功耗仅 700W，仅为 GB300（1400W）的一半。
著名半导体分析师 Dylan Patel 评价称：“被超越的不仅是 Blackwell 架构，连英伟达下一代 Rubin 芯片也已被甩在身后。”OpenAI CEO 山姆·阿尔特曼对此回应：“我们造了一颗芯片，快得离谱。”
一颗「辣椒」，干翻英伟达旗舰
该结论并非 OpenAI 自卖自夸。权威机构 SemiAnalysis 通过实验室实测证实，Jalapeño 在多项指标上击败了包括英伟达、AMD 及谷歌在内的所有竞品芯片。
Jalapeño 将此前测试过的所有英伟达、AMD、谷歌芯片全线超越。
能效方面，英伟达最新 Vera Rubin 芯片的耗电量足以驱动近三颗 Jalapeño。测试覆盖 GPT-OSS 120B、670B 及 1T 参数模型，结果如下：
- 每瓦特 AI 工作负载提升 1.5–1.9 倍
- 端到端延迟降低 1.7–3.6 倍
- 高交互式工作负载性能提升 2.1–4.1 倍
在 GPT-OSS 120B 模型上，Jalapeño 实现 1459 Token/s 的生成速度，Token 间隔仅 0.69 毫秒，远超人类朗读速度。在高交互场景下，随着出词速度要求提升，其领先优势从 1.7 倍扩大至 104.3 倍。这意味着在对手达到性能瓶颈时，Jalapeño 仍处于高效巡航状态。
若计入供电、散热及网络损耗，Jalapeño 单芯片功耗为 1.125 千瓦，远低于 GB200 的 1.87 千瓦和 Vera Rubin 的 3.3 千瓦。在每兆瓦算力产出上，Jalapeño 可达约 5300 万 Token/s，而 GB200 NVL72 仅约 1000 万。
成本方面，Jalapeño 每小时总拥有成本为 1.56 美元，与 H100 持平，而 Vera Rubin 高达 3.61 美元。值得注意的是，当前测试未开启投机解码等优化技术，SemiAnalysis 估算若启用该技术，每 Token 成本可再降三分之二以上。
九个月，GPT‑Astra 一路干到了流片室
从设计到流片，OpenAI 仅耗时九个月，远短于行业常规的 18-36 个月。其核心秘诀在于引入自家最强模型 GPT-Astra（传闻中的 GPT-6）辅助芯片研发。
协助开发 Jalapeño 的模型名为 GPT-Astra，即外界热议的 GPT-6。
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GPT-Astra 深度参与了“设计 - 测量 - 验证”全流程，并优化了算术电路。数据显示，AI 辅助使 SIMD 单元面积减少 8%，矩阵引擎面积减少 10%，且在时序和功耗上表现更优。
Jalapeño 主计算 Die 面积约 840 平方毫米，已逼近 EUV 光刻机掩模版 858 平方毫米的物理极限。在能效比上，其每瓦 HBM 带宽为 22，是第二名 Rubin（11.1）的两倍；每瓦 FLOPs 为 19.1，与 Rubin（19.4）相当，但功耗仅为后者的三分之一。
目前测试基于 A0 步进版本，B0 版本已在晶圆厂生产中，预计每瓦性能再提升 25%。凭借 Codex 与 GPT-Astra 的组合，OpenAI 在两个月内将三个开源模型优化至高性能状态，其中 AI 生成的代码在关键模块上比人类专家快 1.5 至 1.8 倍。
“AI 设计芯片，芯片运行 AI，AI 再优化芯片”，这一飞轮效应已在 OpenAI 内部形成闭环。
CUDA 护城河，死了？
英伟达长期依赖 CUDA 软件生态构建护城河，但 SemiAnalysis 指出，这一壁垒可能正因速度劣势而瓦解。
尽管英伟达 Rubin 芯片比 Jalapeño 早一个月完成流片，但其软件栈迭代缓慢，缺乏第三方实测数据支持。相比之下，OpenAI 从零开始架构设计，无历史包袱，软件启动速度更快。
SemiAnalysis 评论道：“跑在英伟达 GPU 上的 GPT-5.6 Sol 等模型，正被用来设计一颗威胁 CUDA 护城河的芯片。英伟达的 GPU 正在实时催生自己的接班人。”
10 吉瓦，这才刚开场
Jalapeño 仅是 OpenAI 算力版图的第一枪。去年 10 月，OpenAI 与博通签署 10GW 定制加速器合作协议，规模相当于十座核电机组满负荷运转。
系统机柜命名颇具特色：CPU 托盘称"Katsu"（日式炸猪排），芯片柜称"Vindaloo"（印度咖喱），交换机称"Chana"（鹰嘴豆），体现其全球化视野与记忆点设计。
Jalapeño 为第一代产品，Gen2 已在深度开发，Gen3 正在成形。量产将于 2027 年逐步爬坡，下一里程碑为 100 兆瓦部署。
值得注意的是，OpenAI 数据中心负责人 Chris Malone（“星际之门”项目掌门人）近日离职。在 IPO 临近之际，核心高管变动引发外界对内部局势的关注。然而，即便面临人事震荡，OpenAI 的“模型 + 芯片 + 软件”飞轮仍在加速运转。
英伟达虽仍居王座，但挑战者已不再门外徘徊，而是直接进入机房。英伟达的对手，终于开始自己制造“英伟达”。
参考资料：
https://openai.com/index/jalapeno-first-results/
https://openai.com/index/the-full-stack-behind-abundant-intelligence/
编辑：摩西 桃子