OpenAI“墨西哥辣椒”亮相，挑战“英伟达税”的厂商又来一家

研究员｜王晨

8月25日，OpenAI的自研芯片Jalapeño“墨西哥辣椒”正式交出成绩单，时间点选在英伟达公布财报的前一天。

这也和自研芯片的使命契合——挑战“英伟达税”。

01 功耗更低，更快响应

6月24日，英伟达股东大会前，OpenAI正式公布了与博通合作开发的首款AI芯片Jalapeño。当时的介绍为“专为驱动ChatGPT、Codex、API以及未来代理型产品的LLM工作负载而构建”。

两个月后，Jalapeño终于交出了自己的第一份成绩单。

OpenAI的测试结果显示，Jalapeño表现出了明显的性能优势：Jalapeño能够在单位功耗下处理更多AI任务，同时还能更快地返回响应。

OpenAI称，这种性能优势并不局限于自家模型。在开源模型GPT-OSS 120B、DeepSeek R1以及Kimi K2.5 1T上均有体现。在这三个模型上，Jalapeño在峰值吞吐量下每瓦可完成的AI工作量达到对比系统的1.5至1.9倍，端到端延迟降低了1.7至3.6倍。对于高交互性工作负载，性能达到对比系统的2.1至4.1倍。

OpenAI分享了使用SemiAnalysis公开基准测试工具InferenceX的测试结果，从图表上看很夸张。

当Jalapeño与目前最好的加速器都运行在各自最优效率点时，Jalapeño的单位功耗综合推理吞吐量领先现有最佳加速器约1.5至1.9倍。在更为极端的情况下，领先幅度更大。例如，在保持与现有最佳加速器相同的最高单用户解码速度时，Jalapeño的单位功耗综合推理吞吐量高出约54至104倍。

OpenAI在文章中提到，芯片在设计之初就是围绕真实的语言模型工作负载，将芯片、内存、网络、软件和机架级系统进行了一体化设计，这才带来了如此大的性能优势。而且OpenAI团队还在设计过程中使用了AI进行辅助，这让团队能在9个月内完成从初始设计到流片的全过程。

OpenAI还提到，公司计划年底前开始在OpenAI的计算基础设施中部署Jalapeño。目前，第二代在紧锣密鼓地开发中，第三代也正在成型。

02 挑战“英伟达税”

Jalapeño首次公布是在英伟达股东大会的同一天，到英伟达公布财报的前一天又发布了芯片实测数据。

最直接的含义——OpenAI想要挑战AI时代的“英伟达税”。英伟达的整体毛利率高达75%，凭借着市场上实质的垄断地位，持续向所有算力需求方征收溢价。

随着大模型用户规模扩大，以及Agent任务复杂程度的提升，Token的调用量正在显著增加。TrendForce集邦咨询分析师龚明德告诉第四波，随着Agentic AI时代的到来，需求端要求AI推理应用场景的反馈更快速，这对推理场景的算力提出了新要求。

英伟达也注意到了相关的市场变化，在2025年12月，英伟达斥资约200亿美元获得了Groq公司的技术许可。Groq开发的芯片被称为LPU（Language Processing Unit），专为AI推理任务设计。Groq公司称，LPU运行大语言模型及其它AI模型的效率，可比GPU高出10倍。

在获得Groq技术授权后，英伟达进一步推出了NVIDIA Groq 3 LPX，并将其纳入Vera Rubin平台，与Rubin GPU组成异构推理系统。根据黄仁勋在GTC2026大会上的发言，Groq 3 LPU 和Vera Rubin 是两种不同功能的芯片，前者针对AI智能体系统对低延迟的需求，而后者满足的是长上下文的需求。据英伟达介绍，将两款处理器的性能结合，每兆瓦功耗的推理吞吐量最高可提升35倍。

但对算力买家来说，即便Vera Rubin的架构进一步升级，真正算起经济账，自研ASIC依然更划算。

Google Cloud曾披露，TPU v5e在特定大规模推理负载下，相比GPU部分场景下每美元性能可达到2.7倍，最高甚至超过4.2倍。同样的说法得到了亚马逊和微软的验证，微软称，专门面向推理的Maia 200相比Azure当时最新一代硬件，每美元性能提高了约30%。亚马逊云也曾公开称，自研的Trainium2相比通用GPU的成本可以降低30%至40%。

这对于OpenAI而言，无疑是个好消息。据海外研究机构整理，OpenAI在2025年的算力支出大约为163亿美元，其中研发与训练支出为83亿美元，推理支出为80亿美元。

训练与研发对通用GPU的依赖短期内难以改变，但接近一半的推理成本却有可能通过自研ASIC逐步压下来。

这也可以解释为何多家AI公司都在推进自研ASIC。Anthropic在今年8月明确了自研ASIC的计划，DeepSeek在今年六月被曝正在组建自研ASIC团队，此外，智谱也在评估自研ASIC方案。

编辑｜符永康