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OpenAI Revela Referencias del Chip Interno 'Jalapeño' Superando a Nvidia Blackwell

PUBLISHED Aug 25, 2026, 12:54 PM ET

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OpenAI Revela Referencias del Chip Interno 'Jalapeño' Superando a Nvidia Blackwell

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OpenAI publicó el martes los resultados de referencia de su primer procesador de inteligencia artificial interno, con nombre en código Jalapeño, desarrollado en asociación con Broadcom. El circuito integrado de aplicación específica (ASIC) personalizado está diseñado específicamente para la inferencia de modelos de IA en lugar del entrenamiento de propósito general. Evaluado en la plataforma InferenceX de SemiAnalysis en modelos públicos, incluidos GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B y Kimi K2.5 1T, Jalapeño logró entre 1,5 y 1,9 veces más rendimiento por vatio que los sistemas comerciales predominantes. En DeepSeek R1, el hardware redujo la latencia de extremo a extremo entre 1,7 y 3,6 veces y produjo más de 700 tokens por segundo para cargas de trabajo de usuarios de baja concurrencia. OpenAI confirmó que herramientas internas de IA asistieron en el diseño físico, la puesta en marcha y la optimización del código del chip. Con una calificación de 700 vatios TDP y un consumo sostenido inferior a 550 vatios, su implementación en la infraestructura principal está prevista para finales de 2026, junto con el uso continuado de aceleradores externos.

By James Porter | JQJO News

Timeline of Events

En octubre de 2025, OpenAI se asoció con Broadcom para co-diseñar aceleradores de computación personalizados.
En noviembre de 2025, los ingenieros iniciaron el proceso de tapeout físico de nueve meses para el silicio personalizado.
El 24 de junio de 2026, OpenAI reveló públicamente el desarrollo del silicio personalizado Jalapeño para inferencia.
El 25 de agosto de 2026 (19:00 UTC), OpenAI publicó las métricas oficiales de referencia de Jalapeño en InferenceX.
El 25 de agosto de 2026 (20:00 UTC), SemiAnalysis confirmó las métricas de rendimiento y los datos de comparación con Blackwell.
El 25 de agosto de 2026 (21:00 UTC), analistas de la industria evaluaron la economía interna del silicio personalizado frente a las GPU comerciales.
Para diciembre de 2026, OpenAI espera que los chips Jalapeño de primera generación comiencen la integración de la infraestructura.
Para junio de 2027, el despliegue inicial de servidores Jalapeño a gran escala ampliará la capacidad.
Para diciembre de 2027, la segunda generación de silicio de inferencia de OpenAI está programada para estar lista para su despliegue.
Para diciembre de 2028, el programa de chips personalizados multigeneracionales tiene como objetivo diez gigavatios de cómputo total.

News Intelligence

Impacto inmediato en EE. UU.: Mejora la viabilidad económica para ejecutar aplicaciones de IA de consumo de alta velocidad.
Posible impacto a largo plazo en EE. UU.: Reduce la dependencia de la nube en plataformas de GPU comerciales de un único proveedor dominante.
Grupos más afectados: Ingenieros de infraestructura de IA, fabricantes de chips, desarrolladores de software empresarial, compradores empresariales.
A qué deben dar prioridad los lectores: Seguir los cronogramas de implementación, los rendimientos de producción verificados y la eficiencia total en el mundo real.

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Explain Framing

Izquierda: Destaca avances en eficiencia energética que ayudan a abordar la creciente huella ambiental de los centros de datos. Centro: Se enfoca objetivamente en estadísticas de referencia, la asociación con Broadcom y el rendimiento de latencia. Derecha: Enfatiza la dinámica del mercado, la competencia contra Nvidia y la integración vertical corporativa.

Primary Source

fecha_publicacion: 25 de agosto de 2026 descripcion_disparador: OpenAI publicó hoy puntos de referencia oficiales para el silicio de inferencia personalizado Jalapeño https://openai.com/index/jalapeno-first-results/

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