El chip Jalapeño de OpenAI supera a Nvidia Blackwell en rendimiento de inferencia por vatio

OpenAI ha construido su propio chip de inferencia de IA, con nombre en clave Jalapeño, y según un análisis técnico detallado de SemiAnalysis publicado el 25 de agosto, ofrece mejor rendimiento por megavatio que los aceleradores Blackwell de Nvidia en cargas de trabajo clave de modelos de lenguaje grandes.

Qué es Jalapeño y qué puede hacer

Diseñado internamente y fabricado en el proceso N3P de TSMC, Jalapeño es un chip de matriz sistólica de peso estacionario con 700W TDP, 15.4TB/s de ancho de banda de memoria HBM4 y 13.4 PFLOPs de cómputo MXFP4. Cada rack alberga 128 chips; el sistema escala hasta 2,048 chips en 16 racks.

SemiAnalysis evaluó muestras de ingeniería A0 contra varios modelos principales. En DeepSeek R1, Jalapeño superó los 700 tokens/segundo con un solo usuario. En Kimi K2.5, se aproximó a 700 tokens/segundo por usuario — una ventaja de 9x reclamada. En GPT-OSS, logró 1,400 tokens/segundo por usuario.

El foso CUDA puede estar quebrándose

SemiAnalysis indica que "el progreso de software de OpenAI ha avanzado más rápido que el de Nvidia", afirmando que "el foso de CUDA está potencialmente muerto". El rendimiento del kernel mejoró 2x en menos de dos semanas, y el equipo pasó de configuraciones de un solo sistema a operaciones a escala de rack en ocho días.

El diseño comenzó a mediados de 2024, con tape-out completado en noviembre de 2025. La producción en volumen está programada principalmente para finales de 2027. Con todas las advertencias sobre pruebas limitadas, la aparición de un chip personalizado competitivo de OpenAI redefine el mercado de hardware de IA.