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OpenAI 首款自研 AI 芯片 Jalapeño 实测成绩出炉，单位功耗吞吐与延迟表现跻身第一梯队。值得注意的是，OpenAI 改变了算力评估标准：不再单纯追求峰值算力，而是关注“每兆瓦电力能换回多少有用的智能”。
第一代即具竞争力，OpenAI 重构算力评估标准
近日，OpenAI 公布了首款自研推理芯片 Jalapeño 的首批实测数据。在三个公开模型测试中，Jalapeño 的峰值单位功耗性能约为对比系统的 1.5 至 1.9 倍，端到端延迟降低约 1.7 至 3.6 倍；在高交互负载下，性能优势更达 2.1 至 4.1 倍。该芯片额定功耗 700W，实测持续功耗不高于 550W。
目前测试主要针对固定长度推理场景（如 8k 输入、1k 输出）。SemiAnalysis 指出，Jalapeño 与英伟达 GB200、GB300 的对比尚未完全覆盖竞争全貌，因为英伟达 Vera Rubin 已进入新周期，且复杂长上下文及多轮 Agent 负载尚待完整检验。
尽管如此，Jalapeño 已证明 OpenAI 具备打造竞争性推理 ASIC 的能力。其核心优势在于设计哲学：针对 LLM 推理中 Prompt 预填充（计算密集）、逐 Token 生成（内存带宽敏感）及跨芯片通信等不同特征，重新组织计算、内存、KV Cache 和网络架构，最大限度减少数据搬运，将芯片、内存、网络及调度软件作为整体系统进行设计。
聚焦推理侧：每个 Token 都关乎成本与利润
OpenAI 首选推理侧作为自研切入点，策略意图明显。前沿模型训练仍需依赖英伟达 GPU 的通用计算能力与成熟生态，OpenAI 亦明确表示未来将继续大规模采购合作伙伴加速器用于训练及部分推理。
然而，推理环节的经济账截然不同。模型投入使用后，每一次对话、API 调用或 Agent 任务执行均产生持续计算消耗。进入 Agent 时代，延迟具有“复利效应”，单步延迟的累积将显著影响用户体验。
因此，OpenAI 将测试重点置于单位功耗吞吐、单用户 Token 速度及端到端延迟，而非单纯的理论算力。随着用户规模扩大，推理成本直接关系利润表。OpenAI CFO Sarah Friar 强调，战略核心是根据负载选择硬件，在关键能力区使用高端系统，在规模敏感区追求效率，最终指标落脚于“每美元产生多少有用智能”。Jalapeño 实质上是一台为 OpenAI 商业模式定制的“毛利率机器”。
自研并非替代采购，算力构建“投资组合”
OpenAI 自研芯片并非为了完全摆脱对英伟达的依赖，而是构建多元化的算力“投资组合”。一方面推进自研 ASIC，另一方面疯狂扩大外部采购。
2025 年 9 月，OpenAI 与英伟达宣布部署至少 10GW 系统，首批采用 Vera Rubin 平台；同年 10 月，又与 AMD 达成 6GW GPU 合作。此外，OpenAI 与博通公布了 10GW 自研加速器计划，预计 2026 年下半年起部署。这些举措表明，OpenAI 已放弃“寻找唯一最佳芯片”的思维，转而根据场景匹配硬件：前沿训练用通用 GPU，高频推理用自研 ASIC，极低延迟负载接入 Cerebras，并通过 Stargate 等计划锁定基础设施。
拥有自研路线后，即便继续大量采购英伟达产品，OpenAI 也掌握了谈判主动权。Jalapeño 的战略价值不在于“取代”，而在于成为一个可信的备选方案，从而改变供需关系。
九个月流片：AI 重塑芯片研发闭环
Jalapeño 的另一大亮点是 AI 参与了芯片自身的制造过程。从初始设计到流片，联合开发周期仅约 9 个月。AI 模型被用于探索设计方案、缩短验证循环及优化算术电路；在软件开发阶段，AI 亦参与 kernel 优化与任务调度。
数据显示，在选定的 GPT-OSS attention 和 MoE 模块上，AI 生成的代码运行速度达到人类专家代码的 1.5 至 1.8 倍。这揭示了一个新循环：模型辅助设计芯片，芯片加速下一代模型，新模型再优化后续芯片。OpenAI 已确认第二代产品处于深度开发，第三代也已启动。若此研发闭环成立，自研 ASIC 的核心竞争力将源于比竞争对手更早洞察下一代模型的需求。
自研不等于自产，产业链利润格局重排
“自研芯片”常被过度浪漫化。OpenAI 仅负责核心架构设计，博通承担芯片实现与互联技术，Celestica 负责板卡机架工业化，制造则交由台积电。OpenAI 获得了更强的控制权，但依赖关系并未消失，而是重新分配。
产业链利润正从单一的 GPU 厂商分散至 ASIC 设计服务、先进制程、HBM、先进封装及服务器制造等环节。博通是直接受益者之一，其 2026 财年第三季度 AI 半导体收入同比增长 221% 至 167 亿美元。这反映出 AI 算力市场的分层趋势：通用 GPU 坚守前沿训练与灵活负载，超大规模模型厂商则将稳定需求固化进专用 ASIC。博通、Marvell 等具备定制能力的公司站上了新的流量入口。
对英伟达而言，城墙并未倒塌，但“一种芯片包揽所有 AI 计算”的时代想象正在松动。
结语
Jalapeño 未给 AI 芯片战争写下终局，却推动了规则演进。OpenAI 同时掌握模型与硬件两端，让算法需求直接驱动芯片设计，使每一瓦电力都参与商业竞争。未来，模型公司的差距将藏在那些越来越贴身、专用的硅片之中。
参考资料：
OpenAI:《Jalapeño 的首批测试结果展现出行业领先的 AI 推理速度与效率》
OpenAI:《OpenAI 与英伟达宣布达成战略合作伙伴关系》
Reuters:《OpenAI builds first chip with Broadcom and TSMC, scales back foundry ambition》