Chip Jalapeño da OpenAI supera Nvidia Blackwell em rendimento de inferência por watt

A OpenAI construiu o seu próprio chip de inferência de IA, com o codinome Jalapeño, e segundo uma análise técnica detalhada da SemiAnalysis publicada em 25 de agosto, ele oferece melhor rendimento por megawatt do que os aceleradores Blackwell da Nvidia em cargas de trabalho de grandes modelos de linguagem.

O que é o Jalapeño e o que consegue fazer

Projetado internamente e fabricado no processo N3P da TSMC, o Jalapeño é um chip de array sistólico de peso estacionário com TDP de 700W, 15,4 TB/s de largura de banda de memória HBM4 e 13,4 PFLOPs de computação MXFP4. Cada rack acomoda 128 chips; o sistema escala até 2.048 chips em 16 racks.

A SemiAnalysis testou amostras de engenharia A0 em vários modelos principais. No DeepSeek R1, o Jalapeño ultrapassou 700 tokens/segundo com um único utilizador. No Kimi K2.5, aproximou-se de 700 tokens/segundo por utilizador — uma vantagem de 9x reivindicada. No GPT-OSS, atingiu 1.400 tokens/segundo por utilizador.

O fosso do CUDA pode estar a rachar

A SemiAnalysis indica que "o progresso de software da OpenAI avançou mais rapidamente do que o da Nvidia", afirmando que "o fosso do CUDA está potencialmente morto". O desempenho do kernel melhorou 2x em menos de duas semanas, e a equipa passou de configurações de sistema único para operações à escala de rack em oito dias.

O design começou em meados de 2024, com tape-out concluído em novembro de 2025. A produção em volume está maioritariamente agendada para o final de 2027. A emergência de um chip personalizado competitivo da OpenAI redefine o mercado de hardware de IA.