2026 年 6 月 24 日，OpenAI 与 Broadcom 发布首款自研 AI 推理芯片 Jalapeño（墨西哥辣椒）。OpenAI 希望通过定制硬件，提高模型运行效率，并扩大算力供应选择。
这款芯片由双方合作开发，OpenAI 负责架构，Broadcom 参与芯片实现。据 OpenAI 公告，从初始设计到流片（tape-out）用了九个月。它让 OpenAI 的基础设施投入从模型与服务系统进一步延伸到芯片设计。
围绕大语言模型推理设计，性能仍在测试
Jalapeño 是面向大语言模型推理的 ASIC（专用集成电路），围绕推理工作负载设计。OpenAI 将其称为首款“Intelligence Processor”，并表示设计同时考虑了当前和未来的行业大语言模型。
在分工上，OpenAI 负责架构设计，Broadcom 提供芯片实现与网络技术，Celestica 参与板卡、机架和系统集成。ServeTheHome 根据公开展示图片分析，芯片面积较大，并配有 HBM（高带宽内存）堆栈；详细规格还需以技术资料为准。
开发周期是双方强调的一点。OpenAI 称九个月完成设计到流片，是其所知高性能先进半导体中最快的 ASIC 开发周期。OpenAI 同时透露，自家模型参与加速了部分设计与优化环节。
能效方面，OpenAI 称早期测试显示，Jalapeño 每瓦性能将显著优于当前先进芯片，但最终性能仍在测量，详细报告计划在未来数月发布。据 CNBC 报道，Hock Tan 表示早期测试显示相较典型 AI GPU 可节省约 50% 成本；这一说法仍需结合具体模型、部署配置与完整测试结果评估。
自研加速器增加供应选择，与 Nvidia 的合作继续
2025 年 10 月，OpenAI 与 Broadcom 宣布合作，计划部署 10 吉瓦（GW）规模的定制 AI 加速器及网络系统。按当时公告，部署目标是 2026 年下半年开始、2029 年底完成。Jalapeño 是这一多代产品计划的首款加速器。
自研芯片与采购 GPU 仍会并行。2026 年 2 月，OpenAI 宣布的 1100 亿美元融资中包括 Nvidia 的 300 亿美元投资，同时披露了围绕 Vera Rubin 平台的下一代算力合作。
OpenAI 总裁 Greg Brockman 在声明中表示，通过自行设计更多技术栈，可以更高效地提供模型服务，让更多人用上先进 AI。落实到产品上，OpenAI 希望共同优化芯片、模型算子、内存、网络和服务系统，而非只优化其中一层。
Hock Tan 对 Axios 表示，希望引领 AI 的公司需要拥有自己的芯片。这也反映了 Broadcom 作为定制芯片合作方的商业立场。
云厂商已有自研芯片，OpenAI 加入软硬件协同设计
OpenAI 加入了已有多家大型科技公司参与的定制芯片市场。
Google 的 TPU、Amazon 的 Trainium 和 Inferentia、Meta 的 MTIA，以及 Microsoft 的 Maia，都服务于各自的计算需求。它们一边发展自研芯片，一边继续使用外部供应商的硬件。
ASIC 可以围绕特定工作负载调整计算、内存和互联，争取更高利用率。代价是模型或计算方式变化时，软件适配与硬件设计可能需要更多配合；成本优势要在实际任务中验证。
OpenAI 的设计依据来自自己的模型、算子和在线服务经验。公告点名的实验室工作负载包括 GPT-5.3-Codex-Spark。这些需求能帮助团队确定硬件优化重点，但 Google 等公司也同时开发模型和芯片，软硬件协同并非 OpenAI 独有。
工程样品已运行，首批部署计划在 2026 年底开始
从实验室样品到大规模部署，仍有制造、系统集成和运行验证等工作。
目前，工程样品已在实验室以量产目标频率和功耗运行机器学习工作负载。OpenAI 计划在 2026 年底开始首批部署；Hock Tan 表示，双方将与 Microsoft 等伙伴推进吉瓦级数据中心，并在后续年份扩展。
产品设计考虑了行业内其他大语言模型，但面向哪些客户、是否向其他租户开放，仍需具体商业安排。10 吉瓦合作目标也需要跨越数年落实，首批部署只是其中一步。
除 Broadcom 外，OpenAI 仍与 Nvidia、AMD 和 Cerebras 等芯片厂商保持采购协议。Axios 报道称，OpenAI 表示正在「考虑」是否将自研芯片的使用范围从推理扩展至训练——这将是另一个更具挑战性的目标。
上市筹备期间，芯片成本受到更多关注
OpenAI 已在本月早些时候向 SEC 保密提交 S-1 注册文件草案，启动上市相关审核流程。公开市场会关注它能否在扩大服务规模的同时控制算力成本，芯片计划因此成为评估长期支出的一项线索。
据 CNBC 报道，截至芯片发布时，Broadcom 股价年内已上涨约 18%，自 2022 年底以来涨至约七倍。自研芯片能否改善 OpenAI 的经济效益，要看量产、利用率和服务成本；发布本身尚不能证明它将获得更高估值。
辣椒代号吸引关注，实际表现要等部署验证
Jalapeño 这一辣椒名称，也给此次发布带来了技术规格之外的话题。
相比苹果 M 系列、Google TPU 和 Amazon Trainium 这类命名，Jalapeño 更容易让媒体联想到“辣味”。相关报道也借这个名字描述芯片竞争。
Barron's 的标题玩了一把双关：「OpenAI Spices Up the Tech Race with Custom 'Jalapeño' AI Chip」（OpenAI 用定制「Jalapeño」芯片为科技竞赛增添辣味）。Engadget 也写道：「It's a spicy start for the AI company's move into chip production.」
Jalapeño 能否带来预期的成本与速度优势，要等完整性能报告和首批部署结果。到那时，开发者才能更具体地判断，这款芯片能如何改善模型服务。
