OpenAI首颗自研推理芯片Jalapeño首测：性能超越英伟达B200/B300，年底部署

8月26日，OpenAI在Hot Chips 2026大会上正式公布首款自研推理芯片Jalapeño的基准测试结果。这款芯片专为大语言模型推理设计，在多个公开模型测试中全面超越英伟达GB200和GB300系统。

关键测试结果：

• 在GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B和Kimi K2.5 1T三个公开模型上，峰值每瓦AI工作量达到对比系统的1.5至1.9倍
• 端到端延迟降低至对比系统的1/1.7至1/3.6（即延迟降低1.7至3.6倍）
• 对高交互性工作负载，性能优势达到2.1至4.1倍
• 在DeepSeek R1的低延迟区间，每千瓦吞吐量达12,258 mixed TPS/kW，对比GB300的118，差距约104.3倍
• 额定功耗700W，实际测试持续功耗保持在550W或以下

Jalapeño采用芯片、内存、网络、软件和机架级系统协同设计，专为交互式Agent工作负载优化。AI技术直接参与了芯片研发全流程，团队从设计到流片仅用9个月。借助Codex与GPT-Astra，团队在2个月内就将三款原定计划外的开源模型优化到高性能运行状态，部分AI生成的实现代码比人类专家手写版本快1.5至1.8倍。

OpenAI CEO Sam Altman在社交平台表示："我们制造了一款芯片，它的速度很快。"OpenAI计划2026年底前将Jalapeño部署到自有计算基础设施，第二代产品已进入深度开发，第三代也已初具雏形。不过OpenAI强调，自研芯片不意味着摆脱英伟达，仍将继续大规模部署英伟达等合作伙伴的加速硬件。

此次公布标志着OpenAI从软件向硬件垂直整合迈出关键一步。随着谷歌TPU、亚马逊Trainium、微软Maia等自研芯片相继推出，头部AI公司"模型-软件-芯片-数据中心"全栈化趋势愈发明显。