OpenAI presenta el chip Jalapeño, supera a nvidia gb300 en eficiencia

OpenAI ha presentado su primer chip de inferencia de IA personalizado, Jalapeño, del cual afirma que supera a los principales sistemas del mercado en términos de eficiencia energética. El chip, desarrollado en colaboración con Broadcom y fabricado por TSMC utilizando tecnología de proceso de 3 nm, se presentó el 25 de agosto de 2026. OpenAI utilizó la herramienta de evaluación InferenceX de SemiAnalysis para comparar a Jalapeño con los sistemas GB200 y GB300 de NVIDIA, utilizando modelos como GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B y Kimi K2.5 1T. Los resultados mostraron que Jalapeño logra un rendimiento de IA 1,5 a 1,9 veces mayor por vatio en comparación con los sistemas de referencia, con una latencia de principio a fin que oscila entre el 28% y el 59% de los sistemas de la competencia. Al ejecutar GPT-OSS 120B, el rendimiento máximo de Jalapeño por kilovatio era 1,9 veces mayor que el GB200. En DeepSeek R1, logró un rendimiento 1,7 veces mayor por vatio que el GB300, y en Kimi K2.5, fue 1,5 veces mejor. Jalapeño funciona con una potencia nominal de 700 vatios, pero consume menos de 550 vatios durante las pruebas. El chip es un ASIC diseñado para la inferencia de modelos de lenguaje, no para el entrenamiento, y no está disponible para la venta externa. Richard Ho, el líder de hardware de OpenAI, anteriormente trabajó en el proyecto Cloud TPU de Google. El desarrollo de Jalapeño tomó aproximadamente nueve meses, lo que representa uno de los ciclos de desarrollo de ASIC más rápidos en la historia de los semiconductores de alto rendimiento. Los propios modelos de IA de OpenAI se integraron en el proceso de diseño del chip para acelerar la optimización. La segunda generación de Jalapeño está en desarrollo avanzado, y el diseño de la tercera generación ya está en marcha. OpenAI planea desplegar Jalapeño a pequeña escala para finales de 2026 y ampliar el despliegue en 2027. Se ha señalado que Jalapeño aún no se ha probado contra el chip más reciente de NVIDIA, Vera Rubin, pero se ha enfatizado su continua colaboración con NVIDIA y una estrategia de múltiples proveedores para satisfacer sus necesidades de computación.