OpenAI自研芯片公布实测 每瓦产出达英伟达1.9倍

OpenAI 8月25日公布首款自研AI推理芯片Jalapeño的首批性能测试结果。芯片由OpenAI负责架构设计，博通参与实现、网络与连接技术，从初始设计到完成流片耗时约9个月。

测试采用SemiAnalysis的公开基准工具InferenceX，覆盖GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B、Kimi K2.5 1T三款模型，对比对象为英伟达GB200与GB300系统。

实测数据显示，Jalapeño在较低功耗下实现了更高的推理吞吐量与更低的生成延迟。在测试的三款模型上，其峰值每瓦吞吐量达到对比系统的1.5至1.9倍，端到端延迟约为对比系统的28%至59%。以GPT-OSS 120B为例，Jalapeño每千瓦最高可处理约8.54万个token/秒，GB200约为4.5万个；生成速度方面，Jalapeño连续两个token的最短间隔为0.69毫秒，单用户每秒最高可生成约1459个token，GB200对应约535个。

Jalapeño定位为推理专用芯片，主要服务ChatGPT、Codex等产品的推理场景。

OpenAI称计划在年底前将其部署进自家算力基础设施，2027年放量，并把这颗芯片视为多代芯片路线图的第一代，第二代已接近流片，第三代启动概念设计。OpenAI希望以芯片、模型、产品协同设计的方式，把Jalapeño发展为可延续多代的技术平台，降低对通用GPU的依赖。

大模型厂商自研芯片从路线图走向可测产品，是近期AI算力市场的一个新变化。推理环节的能效与成本直接关系大模型规模化服务的毛利空间，头部厂商将算力供应链纳入自身体系后，通用GPU供应商的议价结构可能随之调整。

目前测试数据为厂商自行披露，尚未有第三方独立复测。