OpenAI 自研芯片 Jalapeño 跑出数据了：能效和延迟都压过英伟达 GB300

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OpenAI 把自研推理芯片 Jalapeño 的第一批测试数据公开了，对标的是英伟达现役最强的 GB300。

测试用了三个模型：GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B、Kimi K2.5 1T。结果是峰值吞吐下单位功耗产出的 AI 工作量为对比系统的 1.5 到 1.9 倍；端到端延迟低 1.7 到 3.6 倍；高交互场景下的性能差距最大，2.1 到 4.1 倍。芯片额定功耗 700 瓦，实测持续功耗不超过 550 瓦。

这颗芯片是 OpenAI 和博通一起做的。芯片业务负责人接受采访时的说法是，选 GB300 当对手是因为它是现有最领先的产品，没打算挑软柿子。

更值得留意的是另一句：在内部测试里，Jalapeño 跑一些尚未发布的大型模型时表现同样好，而且随着工作负载变得更大更复杂，这个设计的价值会进一步提升。翻译一下就是——这颗芯片不是为今天的模型调的，是为明年的模型调的。

要泼一点冷水的地方也有。这是厂商自己发布的对比数据，选的是推理场景、选的是自家熟悉的模型、选的是对自己有利的指标口径。真正能说明问题的是它在 OpenAI 自家数据中心里替换掉多少块 GB300，以及这事什么时候发生。芯片圈里实验室跑赢、产线交不出货的案例太多了。

但方向本身没有悬念。推理成本是所有大模型公司账本上最重的一项，而这项成本的定价权目前在英伟达手里。谷歌用 TPU 走通了这条路，亚马逊在推 Trainium，OpenAI 现在也有了自己的牌。对英伟达来说，最大的客户同时是最努力的替代者，这是它必须长期面对的处境。

另外一个细节：三个测试模型里有两个是中国团队的开源模型。开源权重成了行业标准测试集，这件事本身挺说明问题的。