OpenAI afirma que su chip Jalapeño supera al GB300 de Nvidia en inferencia

OpenAI ha publicado sus primeros resultados de pruebas de rendimiento para Jalapeño, su chip de inferencia propio desarrollado en colaboración con Broadcom.

La compañía afirma que el chip realiza más trabajo de IA por vatio y ofrece respuestas más rápido que los sistemas de rack Nvidia GB200 y GB300 con los que se comparó.

¿Qué rendimiento ofrece el nuevo chip de OpenAI?

OpenAI ha publicado los resultados de las pruebas de rendimiento de su nuevo chip de IA propio, llamado Jalapeño. El chip se probó con InferenceX, una herramienta de evaluación comparativa pública de SemiAnalysis que mide el rendimiento completo de atender una solicitud de IA, y se comparó con el GPT-OSS 120B de OpenAI, el R1 670B de DeepSeek y el Kimi K2.5 1T de Moonshot AI.

OpenAI afirmó que su nuevo chip realizaba entre 1,5 y 1,9 veces más trabajo por cada unidad de electricidad que los demás sistemas con los que se comparó en las pruebas. Además, respondía a las solicitudes entre 1,7 y 3,6 veces más rápido.

Para las tareas más prácticas que requieren mucha interacción constante, la diferencia aumentó hasta ser entre 2,1 y 4,1 veces mejor.

Richard Ho,dentde hardware de OpenAI, declaró a los periodistas que el chip gestiona más tareas simultáneamente y también responde con mayor rapidez, algo que la mayoría de los chips no pueden hacer al mismo tiempo.

Los puntos de comparación fueron los superchips GB200 y GB300 de Nvidia, que representaban los mejores resultados registrados por InferenceX hasta ese momento. En el modelo más grande probado, Kimi K2.5, OpenAI afirmó que Jalapeño alcanzó aproximadamente 1,5 veces el rendimiento máximo por vatio y una latencia 3,4 veces menor.

No existe un mercado de alquiler, ni un tipo de instancia, ni planes para vender Jalapeno, y cuando se le preguntó si OpenAI ofrecería el chip a otros, Ho dijo que la empresa está "luchando por tener suficiente" capacidad de procesamiento para sus propias necesidades.

OpenAI cuenta con el presupuesto y el espacio físico, pero actualmente está limitada por la potencia del centro de datos más que por el presupuesto o el espacio físico, lo que hace que la métrica que realmente importa sea la cantidad de tokens por megavatio.

La inferencia se ejecuta de forma continua en ChatGPT y la API, por lo que la reducción de vatios por token se acumula rápidamente a la escala en la que opera OpenAI. El chip tiene una potencia nominal de 700 vatios, pero se mantuvo en 550 vatios o menos durante las pruebas de carga de trabajo.

El chip se enmarca dentro del acuerdo que OpenAI firmó con Broadcom en octubre de 2025 para desplegar 10 gigavatios de aceleradores diseñados por OpenAI hasta 2029. Cryptopolitan informó sobre esta colaboración cuando se esbozó por primera vez.

¿Operará OpenAI por utilizar exclusivamente sus propios chips?

En Hot Chips, Ho afirmó que OpenAI desplegará el chip en racks de 128 unidades, con un pod completo que ejecuta 2048 ASIC. Un despliegue de 128 chips ofrece 1,7 exaflops de computación de 4 bits y 27,5 terabytes de HBM4, con cada paquete transportando 15,4 terabytes por segundo de ancho de banda de memoria.

OpenAI afirmó haber utilizado sus propios modelos para acelerar el desarrollo de Jalapeño, pasando del diseño a la producción en tan solo nueve meses. Ho añadió que una versión de segunda generación se encuentra en una fase avanzada de desarrollo y que una tercera está en marcha.

Sin embargo, incluso con las afirmaciones sobre su rendimiento, OpenAI no va a renovar su flota de GPU. Ho describió Jalapeño como una pieza clave de una estrategia de computación que aún se apoya en "socios excelentes" como Nvidia y Cerebras. Según se informa, el chip se implementará en pequeñas cantidades a finales de 2026, para luego aumentar su producción a lo largo de 2027.

Cabe destacar que todas las cifras procedían de OpenAI; SemiAnalysis verificó personalmente las ejecuciones de InferenceX, pero no ejecutó el conjunto completo de pruebas ni vio los resultados de AgentX.

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