日前，OpenAI方面公布了首款自研AI芯片Jalapeño的测试结果，显示在单用户Token处理量和每千瓦吞吐量等指标上，Jalapeño的表现超过目前市面上的头部AI推理芯片。据悉，这一测试采用了SemiAnalysis开发的公共基准测试工具InferenceX，并通过GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B和Kimi K2.5 1T三款模型进行测试。
OpenAI公布的测试结果显示，相比GB200、GB300，Jalapeño在这三款模型上的峰值吞吐量每瓦性能提升约1.5至1.9倍，端到端延迟降低约1.7至3.6倍。其中，在GPT-OSS 120B上，其每千瓦峰值吞吐量较GB200高出约1.9倍；在DeepSeek R1 670B上，每瓦性能较GB300高出约1.7倍；而在Kimi K2.5 1T上，Jalapeño的每瓦性能较GB300高出约1.5倍。
据了解，Jalapeño是由OpenAI与博通合作开发，基于台积电3nm制程打造，是面向大模型推理的ASIC芯片，并不用于模型训练，将仅供OpenAI内部使用。目前，第二代Jalapeño已进入后期开发阶段，第三代也启动了概念设计，OpenAI方面计划于2026年年底前小规模部署，并在2027年逐步扩大部署规模。
除了OpenAI外，多个AI厂商也在推进自研芯片。例如谷歌早在2016年就推出第一代TPU，并于2025年推出第七代TPU Ironwood，进一步面向AI推理场景优化；亚马逊则在2019年推出Inferentia，2020年推出Trainium，分别面向AI推理和训练，并仍在持续推进后续产品；微软继2023年发布首款自研AI加速器Maia 100后，2026年推出了基于3nm制程打造的Maia 200。
而在国内市场，华为方面早在2018年就已发布昇腾系列AI芯片，百度于2020年推出昆仑AI芯片，阿里平头哥则在2019年发布了首款自研AI推理芯片含光800。
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