OpenAI 首款自研芯片 Jalapeño 性能首秀：DeepSeek R1 每瓦 AI 吞吐量是 GB300 的 1.7 倍

作者：故淵 責編：故淵 評論： 感謝網友 愚公騎馬 的線索投遞！8 月 26 日消息，OpenAI 昨日（8 月 25 日）發佈博文，展示其首款自研 Jalapeño 芯片，並表示無論是單用戶 token 處理量，還是每千瓦吞吐量，都超過了目前市面上的頂尖推理處理器。在官方博文中，OpenAI 使用半導體研究公司 SemiAnalysis 開發的公共基準測試工具 InferenceX，通過 GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B 和 Kimi K2.5 1T 三款模型測試。

測試顯示對比市面上領先的 AI 系統（GB200 和 GB300），每瓦能夠完成的 AI 吞吐量是對比系統的 1.5 至 1.9 倍，端到端延遲則約為對比系統的 28% 至 59%。混合 Token 吞吐量與現有 AI 加速器的最快解碼速度對比3 款模型峰值單用戶解碼吞吐量各平臺最佳運行點的混合 Token 峰值吞吐量OpenAI 表示，Jalapeno 在運行 GPT-OSS 120B 時，每千瓦的峰值吞吐量比 GB200 系統高出約 1.9 倍。在 DeepSeek R1 上，它的每瓦性能比 GB300 高出約 1.7 倍；在 Kimi K2.

5 上，它的每瓦性能比 GB300 高出約 1.5 倍。Jalapeno 的額定功率為 700 瓦，但在測試工作負載期間，其持續功耗保持在 550 瓦或以下。附上相關圖片如下：延伸閱讀Jalapeño 是 OpenAI 首款自研 AI 推理芯片，由 OpenAI 與博通（Broadcom）合作開發，臺積電採用 3nm 製程代工製造，於 2026 年 6 月 24 日首次對外展示。該芯片是一顆 ASIC（專用集成電路），採用 systolic array（脈動陣列）架構，配備 HBM 高帶寬內存，專為大語言模型推理場景設計，不用於模型訓練。

芯片及配套服務器系統均不會對外銷售，僅供 OpenAI 內部使用，旨在降低自身 GPU 採購和算力運營成本。OpenAI 硬件負責人 Richard Ho 領導了該芯片的研發，他此前在 Google 工作近九年，是 Cloud TPU 項目的核心工程師。Jalapeño 從架構設計到完成流片僅耗時約 9 個月，OpenAI 稱這是高性能先進半導體領域有史以來最快的 ASIC 開發週期之一。OpenAI 自身的 AI 模型也深度參與了芯片設計流程，幫助加速設計優化。目前第二代 Jalapeño 芯片已進入後期開發階段，預計未來數月內完成流片；第三代芯片也已啟動概念設計。

OpenAI 計劃於 2026 年年底前小規模部署 Jalapeño，2027 年逐步擴大部署規模。需要注意的是，Jalapeño 此次測試對比的對象為英偉達 GB200 和 GB300 系統，尚未與英偉達最新一代 Vera Rubin 芯片進行對比測試。OpenAI 表示英偉達仍是其重要合作伙伴，未來將持續採用多供應商策略以滿足龐大的算力需求。

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