The Specialty NewsOpenAI presenta el chip de inferencia Jalapeño para romper el monopolio de IA de Nvidia
Codesarrollado con Broadcom en solo nueve meses, el ASIC de 3 nanómetros reduce drásticamente el consumo de energía a la vez que ofrece un enorme aumento de rendimiento para cargas de trabajo agénticas.
El desarrollo de hardware es notoriamente lento, medido en años y enormes gastos de capital. OpenAI acaba de tirar ese manual por la ventana. El 25 de agosto, el peso pesado de la IA entró oficialmente en el sector del silicio con "Jalapeño", un circuito integrado para aplicaciones específicas (ASIC) diseñado a medida y codesarrollado con Broadcom que tardó apenas nueve meses desde el tape-out hasta hacerse realidad.
El fin del dilema entre rendimiento y latencia
Tradicionalmente, la arquitectura de los chips obliga a una elección brutal: o bien se optimiza el rendimiento para procesar cantidades masivas de datos, o bien se optimiza la latencia para ofrecer respuestas individuales ultrarrápidas. El diseño a medida de Jalapeño rompe con este dilema. Fabricado con el proceso de vanguardia de 3 nanómetros de TSMC, incorpora memoria HBM4 ultrarrápida que ofrece 15.4TB/s de ancho de banda por paquete.
Lo que hace que esto sea realmente sorprendente es la poca energía que requiere para lograr este rendimiento. Jalapeño funciona con una potencia de diseño térmico (TDP) de solo 700 vatios. Para contextualizar, los últimos chips Rubin de Nvidia consumen entre 900 y 1,150 vatios. Según el conjunto de pruebas de rendimiento independiente InferenceX, el silicio de OpenAI ofrece entre 1.5 y 1.9 veces más trabajo de IA por vatio que los sistemas comerciales comparables.
Esta eficiencia es exactamente lo que hace posible un razonamiento complejo y continuo de cadena de pensamiento sin llevar a la quiebra a los desarrolladores. Hock Tan, CEO de Broadcom, señaló que las primeras pruebas de laboratorio indican que los costos operativos de Jalapeño podrían ser aproximadamente un 50% más bajos que los de las GPU de IA comunes bajo cargas de trabajo típicas.
Máquinas que diseñan máquinas
La sorpresa de la comunidad tecnológica no se debe solo a las pruebas de rendimiento; se debe a un cronograma sin precedentes. Un ciclo de 16 meses desde la formación del equipo hasta el tape-out de fabricación es prácticamente inaudito en la ingeniería de silicio moderna. OpenAI logró este cronograma imposible al desplegar sus propios modelos de frontera para codeseñar la arquitectura.
El mayor obstáculo para cualquier chip nuevo es la pila de software. La plataforma CUDA de Nvidia está famosamente consolidada, actuando como un foso enorme contra los competidores. OpenAI comenzó desde cero, pero superó esta barrera haciendo que su IA tradujera y optimizara el código necesario para la arquitectura única de Jalapeño.
“El mundo se está moviendo hacia una economía impulsada por el cómputo. Jalapeño es parte de nuestra estrategia de infraestructura de pila completa a largo plazo para hacer que el cómputo sea más abundante.”— Greg Brockman
Curiosamente, este hardware no está bloqueado en un jardín cerrado. Aunque fue diseñado internamente, Jalapeño logró un rendimiento de primer nivel en modelos masivos de código abierto como DeepSeek R1 y Kimi K2.5, demostrando su viabilidad como un motor de inferencia altamente generalizado.
Lo que dice la gente
“The real breakthrough in the NVIDIA SANA team’s Sol Engine work on MiniMax H3！ By splitting generation into a 4-step low-res H3 draft and a 3-step LTX refinement pass at target resolution with Sol-Attn, they’ve crushed 10s 768p latency on a single GB200 from 414s down to 14.93s”
“Xiaomi just showed its AI Cube Prototype and this could become a serious GB10 competitor from China 👀 - 3 custom chips: Xring O3, O100, D100 - 200 TOPS NPU - 1.22 TB/s AI memory bandwidth - Up to 160GB unified memory - 150W sustained power - 120B models running locally Xring”
“The first CPU built for agents is now at work at massive scale. @SpaceXAI is deploying NVIDIA Vera to power agentic AI — faster agents, GPUs fully utilized, and a single architecture from Earth to orbit. Read more ⬇️”
OpenAI Jalapeño vs Nvidia
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