Jalapeño是OpenAI的首款定制芯片——历时九个月，采用AI辅助设计打造

新闻摘要

OpenAI 和博通公司正式发布了 Jalapeño，这是一款定制设计的 AI 推理芯片，标志着 OpenAI 首次涉足专有芯片领域——这一里程碑预示着整个行业正朝着为大型语言模型 (LLM) 工作负载构建专用硬件的方向发展。

什么是 Jalapeño？

Jalapeño 是一款视网膜尺寸的应用专用集成电路 (ASIC)，专为 AI 推理而设计。与最初为训练工作负载设计的通用图形处理单元 (GPU) 或加速器不同，Jalapeño 从头开始围绕 LLM 推理的特定计算模式进行架构设计。这种区别很重要，因为推理——运行已训练模型以生成响应的过程——与训练阶段相比，对硬件的需求不同，它需要极高的内存带宽效率和低延迟的数据移动，而不是原始的浮点吞吐量。

合作与开发速度

OpenAI 和博通于 2025 年 10 月公开宣布了他们的合作。随后，工程时间表被大大压缩：Jalapeño 在大约九个月内从早期原理图达到了完全的制造就绪状态。传统的芯片开发周期通常需要数年时间。这种加速的步伐部分归因于一种联合开发方法，其中 OpenAI 的 AI 模型被积极用于协助芯片设计任务，这展示了一种新兴的反馈循环，即 AI 系统帮助构建下一代 AI 硬件。制造合作伙伴 Celestica 在将芯片推向生产方面也发挥了关键作用。

技术架构与设计理念

Jalapeño 的架构反映了 OpenAI 对其自身模型系列、内核实现、服务基础设施和产品路线图的深入、第一方了解。通过设计一款基于实际生产需求而非通用 AI 基准测试的芯片，该团队能够专门针对大规模的 Transformer 推理优化内存子系统、互连带宽和计算密度。其结果是一个专用的推理平台，而不是一个经过改造的训练加速器。

性能与效率

早期的内部测试表明，Jalapeño 的每瓦性能远高于当前最先进的商业替代品。OpenAI 将 Jalapeño 描述为大型语言模型的最佳推理平台。在 2026 年 6 月 24 日（美国东部时间）的公告发布时，尚未公布与竞争性硬件的精确基准测试数据。

部署时间表与规模

Jalapeño 被设想为多代定制计算平台的第一代产品。初步部署目标是在 2026 年下半年，更广泛的推广将延伸到后续年份。据报道，作为 OpenAI 主要投资者和基础设施合作伙伴的微软预计将采购约 40% 的 Jalapeño 芯片——这一数字凸显了 OpenAI 模型服务基础设施与微软 Azure 云平台之间深度的整合。

行业影响

Jalapeño 的推出使 OpenAI 加入了越来越多的拥有自研定制芯片的大型 AI 组织行列——包括谷歌的张量处理单元 (TPU)、亚马逊的 Trainium 和 Inferentia，以及 Meta 的 MTIA 芯片——这些公司旨在减少对第三方 GPU 供应商的依赖，并大规模优化总体拥有成本。对于博通而言，此次合作巩固了其作为领先的超大规模定制 ASIC 设计合作伙伴的地位。随着推理工作负载的持续快速增长，此次发布预计将影响整个行业的硬件采购和 AI 基础设施规划。

展望未来

OpenAI 将 Jalapeño 定位为一项长期芯片战略的基础，而非一次性实验。该公司打算在未来几代产品中迭代设计，并吸取生产部署的经验教训。在 Jalapeño 开发过程中使用 AI 辅助设计工具也预示着一个 AI 加速自身硬件进化的未来——这种递归动态可能会显著压缩整个行业的半导体开发时间表。

该芯片于 2026 年 6 月 24 日（美国东部时间）由博通总裁兼首席执行官 Hock Tan 和总裁 Charlie Kawwas 正式提交给 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 和总裁 Greg Brockman。