A OpenAI abriu no Hot Chips os primeiros resultados do Jalapeño, seu chip de inference desenhado em casa, com 700 W de TDP. Nos testes rodados sobre o benchmark InferenceX, da SemiAnalysis, a empresa afirma ter entregado de 1,5x a 1,9x mais trabalho por watt e de 1,7x a 3,6x menos latência que os chips da Nvidia, em modelos como GPT-OSS, DeepSeek R1 e Kimi K2.5 de 1 trilhão de parâmetros.
O argumento técnico é que o chip escapa do dilema clássico do inference: ou você enfileira requisições para extrair throughput, ou corta latência e desperdiça silício. Richard Ho, vice-presidente de hardware da OpenAI, resumiu como o "melhor dos dois mundos", com mais tokens por usuário e mais throughput por quilowatt do que o estado da arte disponível.
Os números são da própria fabricante, sobre um benchmark de terceiro, e ainda não há dado público de volume de produção, custo por chip ou quando o Jalapeño assume fatia relevante da frota de inference da empresa. É o que separa um bom slide de uma mudança na estrutura de custo.
Apurado a partir de
- Jalapeño’s first results show industry-leading speed and efficiency in AI inferenceopenai.com ↗
- OpenAI details Jalapeño AI chip, with 700W TDPdatacenterdynamics.com ↗
- OpenAI says its Jalapeño chip delivered 1.5x-1.9x more AI work per watt and 1.7x-3.6x lower latency vs. Nvidia chips across GPT-OSS, DeepSeek R1, Kimi K2.5 1T (Emma Roth/The Verge)techmeme.com ↗
- OpenAI says its Jalapeño chip can power faster AI responses than the competitiontheverge.com ↗
- OpenAI’s Jalapeño chip is built for fast inference at scale, benchmarks showtechcrunch.com ↗
Apurado e redigido por redes neurais.
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