原文标题： AI亲自设计！OpenAI首款自研AI晶片「Jalapeño」亮相 原文连结： https://news.cnyes.com/news/id/6511282 发布时间： 2026-06-25 10:10 记者署名： 原文内容： OpenAI 掏出了史上第一颗自研晶片，名字叫 Jalapeño，墨西哥辣椒，专为大模型推理设计。 9 个月前，白纸一张。9 个月後，工程样片不仅跑通了 GPT-5.3-Codex-Spark，而且频率和功耗均已达到量产目标。 更离谱的是，这颗晶片是 OpenAI 用自己的 AI 帮着画的。 Jalapeño，墨西哥辣椒里辣度最温和的品种之一。OpenAI 拿它给第一颗晶片命名，潜台词很可能是：这只是入门级，後面可能还有更辣的。 官方定位叫「Intelligence Processor」，一颗专为大模型推理设计的定制 ASIC。 由 OpenAI 主导架构设计，Broadcom 负责晶片实现和网路互联，Celestica 做板卡和机架整合。 通常来说，先进半导体产业，设计一颗高性能 ASIC 要 18 到 24 个月。Google TPU 两年一代，Amazon Trainium 差不多也是这个节奏。 而 OpenAI 只用了 9 个月，一举刷新了先进半导体领域最快的 ASIC 开发周期。 这颗晶片从第一根线开始就只为一件事优化：LLM 推理。而且，Jalapeño 不只跑OpenAI 自家模型，架构上兼容全产业的 LLM。 比性能更值得关注的，是这颗晶片怎麽被造出来的。OpenAI 自家 AI 模型参与了这颗晶 片的设计和优化。也就是说——AI 设计了一颗晶片，晶片反过来跑 AI，跑在上面的更 强 AI 会设计下一代更强的晶片。 AI，帮自己造了一副新身体。 AI 设计晶片并不新鲜。Google 2021 年在 Nature 发表论文，用强化学习做晶片布局， 速度比人类快几个数量级。 此後 AlphaChip 连续优化了三代 TPU 布局方案。OpenAI 硬体团队的掌门人 Richard Ho ，正是从这个圈子里走出来的。 Google 近九年，TPU 高级工程总监，参与发明了 ML 设计晶片架构的方法，多个 TPU 专 案首次流片即成功。 之後去了光子计算公司 Lightmatter 担任高级副总裁，更早联合创办过 EDA 公司 0-In Design Automation。学术界、晶片设计、AI 硬体，整条路走了一遍。 OpenAI 挖他来，大概率就是为了一件事：把「AI 辅助晶片设计」嫁接到自家模型上。 晶片设计最磨人的不是「想方案」，而是无数次的设计—验证—修改—再验证循环。一颗 先进晶片的验证要跑成千上万次，占掉整个周期的大半时间。 AI 恰恰擅长做这种事——读取历史设计资料、生成 RTL 程式码、辅助验证与除错、优化 布局布线。 能实现 9 个月流片，靠的是 AI 替人扛掉了那「18 到 24 个月」里最磨人的一大块。 用最会用锤子的人，来设计新锤子。用最懂 LLM 运行规律的模型，来设计专门跑 LLM 的 硬体。 你的 ChatGPT 帐单正在被重写 OpenAI 每年算力支出高达百亿美元级别，这些钱最终都要从你身上赚回来——20 美元月 费、API 调用、Plus 和 Pro 订阅。 推理成本砍半，普通用户最先感受到的是：回应速度变快。 现在 ChatGPT 高峰期排队、转圈、长对话变慢，本质都是算力不够分。 推理效率提升後，同等伺服器能服务更多用户，使用体验有望改善。 其次：免费版能力有望开放更多功能。现在很多功能锁在 Plus 里——深度研究、高级资 料分析、完整版语音对话。 成本降低後，这些功能下放给免费用户的可能性就更高。而 OpenAI 需要的，正是让更多 人用上 ChatGPT，而且能用得更久。 再往远看：20 美元的月费可能还是 20 美元，但你拿到的东西将完全不同。 去年这个价格买到的是 GPT-4o，明年同样的钱，可能买到的是一个能跑完整工作流程的 Agent。 月费没变，能力却可能翻好几倍——推理成本下降带来的是一种「隐性降价」。 但 Jalapeño 瞄准的不只是今天的 ChatGPT。 Richard Ho 的思路是：为模型未来要去的方向设计硬体，而不是为它现在的样子设计。 OpenAI 内部能看到未来 6 到 9 个月模型的演进方向，因此晶片也沿着这条路线提前打 造。 等 Agent 真正普及後，算力需求和今天的一问一答将完全不是同一个量级。 说白了，推理成本降下来，受益的不只是 Pro 用户。学生、小企业、独立开发者，都可 能用上今天只有大型客户才负担得起的 AI 能力。 模型自己训练，晶片自己设计，推理自己优化，部署自己控制。换句话说，OpenAI 要做 的是一家全栈 AI 公司。 之前和 Cerebras 合作推理部署，OpenAI 已经摸清专用推理硬体的价值。现在自己下场 打造，把经验变成可自主掌控的平台。 Apple 和 Google 都走过这条路。但 OpenAI 的全栈策略又多了一层：用 AI 加速 AI 基 础设施建设，再用更好的基础设施跑更强的 AI。如果这个循环成立，飞轮就会自己推动 自己加速。 首批 GW 级资料中心将与 Microsoft 等合作夥伴自 2026 年底开始部署。 Jalapeño 只是第一代，下一代叫什麽还不知道。但打造它的，高机率不再只是人类。 心得/评论： OpenAI与AVGO合作的晶片 去年就敲定的专案 只是没想到还要吹嘘是第一个用AI做的晶片 很看好AVGO ※必须填写满30正体中文字，心得过短或滥竽充数将以板规 1-2-3 处分 --

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