OpenAI 发布首款自研定制芯片，携手博通打造“Jalapeño”

首款定制推理芯片亮相

2026年6月24日，OpenAI 正式发布了其首款自研定制推理处理器，代号“Jalapeño”。该芯片由 OpenAI 与半导体巨头博通共同设计和制造，专为满足 OpenAI 推理系统的独特需求而打造。OpenAI 表示，其自身的 AI 模型也参与了芯片的开发过程。

性能与能效优势

尽管芯片仍处于测试阶段，但早期结果已显示出显著优势：与当前最先进的替代方案相比，“Jalapeño”在每瓦性能上实现了大幅提升。这一进步主要源于对推理工作负载的深度优化——推理是指基于用户指令运行预训练 AI 模型的过程。OpenAI 在公告中特别强调了该芯片在运行实时编码模型时的低运营成本。

战略意义：减少对英伟达依赖

此次芯片发布是 OpenAI 降低对英伟达 GPU 依赖的关键一步。长期以来， OpenAI 的芯片计划一直备受传闻。类似思路在谷歌和亚马逊已有多年的实践，这两家公司早已打造了被称为“AI 加速器”的定制芯片，专门加速机器学习工作负载。OpenAI 总裁格雷格·布罗克曼在公司内部播客中解释道：“我们对自己的工作负载有着深入理解，一直在寻找那些未被充分服务的特定任务，并思考如何构建能够加速这些任务的硬件。”

聚焦推理而非训练

与前期的 AI 训练相比，“Jalapeño”明确聚焦于推理阶段。更性能密集型的预训练任务很可能仍会依赖英伟达硬件。但即便是推理成本的微小降低，也能极大改善公司的利润结构。优化推理系统可能成为未来 AI 经济学的关键因素，并且这种优化将贯穿整个技术栈的每一层。

全栈优化策略

OpenAI 已着手构建 Codex 等智能体产品以及驱动它们的模型，同时也在建设运行这些模型的数据中心。向自研芯片的延伸使公司能够进一步深入这一全栈流程。公司在公告中写道：“OpenAI 不仅开发前沿模型或在其上构建产品，更是在设计这些模型底层的整个基础设施：芯片架构、内核、内存系统、网络、调度、部署系统以及产品体验。由于 OpenAI 贯穿整个技术栈，每一层都可以围绕同一目标进行优化：让模型更快、更可靠、对用户更经济实惠。”

行业影响与展望

这一芯片的发布标志着 AI 芯片竞争进入新阶段。随着大模型应用日益普及，推理成本的优化正成为各巨头争夺的战略高地。OpenAI 选择与博通合作而非自建晶圆厂，体现了务实的技术路线。未来，“Jalapeño”能否在规模化部署中兑现其能效承诺，将决定其在 AI 经济中的实际价值。同时，这一举措也可能加速其他 AI 公司探索自研芯片的浪潮。

原标题：OpenAI unveils its first custom chip, built by Broadcom。 HN 原始发布时间：2026年6月25日星期四。当前记录为 806 分、459 条评论。

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