25
6 月
OpenAI 第一颗「辣椒」芯片炸场：9 个月极速流片、推理成本砍半
6 月 24 日，OpenAI 和博通联合揭开了 Jalapeño 的面纱——OpenAI 的第一颗自研推理芯片。这意味着这家公司不再满足于「炼最好的模型」，而是要控制从芯片架构、内核调度、内存系统、网络互联到产品体验的全链条。
9 个月，从图纸到硅片
一颗先进制程 ASIC 芯片从设计到流片的正常周期是 18-24 个月。Jalapeño 用了 9 个月。 OpenAI 自己的 AI 模型参与了芯片设计——AI 在帮着设计能让自己跑得更快的芯片。
数据说话：成本降 50%，每瓦性能远超当前顶尖水平
博通 CEO 陈福阳表示 Jalapeño 相比典型的 AI GPU 展现出约 50% 的成本节省。每瓦性能「将明显优于当前最先进水平」。Jalapeño 的设计减少了数据搬运，平衡了计算、内存和网络资源，使实际利用率更接近理论峰值。
Jalapeño 关键规格
类型: ASIC（专用集成电路）
目标: LLM 推理（非训练）
开发周期: 9 个月
成本节省: ~50% vs GPU
首批部署: 2026 年底，吉瓦级别
已测试: GPT-5.3-Codex-Spark为什么 OpenAI 非要自己造芯片？
供应链安全：Nvidia 的 GPU 全球缺货不是秘密。成本结构：当用户量达到数亿级别，推理效率的每一个百分点都意味着巨额节省。护城河：Google 有 TPU、Amazon 有 Trainium、Microsoft 有 Maia——OpenAI 不能只靠 Nvidia。
路线图：一年一颗，2028 年第二代
Jalapeño 只是第一步。下一代 2028 年推出，之后每年一代。微软承诺购买首批 40% 的芯片。Jalapeño 的战略意义是补齐了 OpenAI 全栈闭环的最后一块拼图：芯片 → 基础设施 → 模型 → 产品 → 分发。
FAQ
对 ChatGPT 用户有什么影响？
短期内没有。长期推理成本降低意味着可能更便宜、更快或免费版功能更多。
OpenAI 会摆脱 Nvidia 吗？
不会。Jalapeño 只做推理，训练仍可能依赖 Nvidia。
参考来源：
OpenAI 官方 | TechCrunch | The Verge
相关阅读
分享这篇文章
RELATED
Posts
阿里 QwenGyre 论文解读：训练长程 Agent 快 1.78 倍，代码还没公开
一句话结论：阿里通义团队 9 月 27 日在 arXiv 发布 QwenGyre 论文，这是一套专门训练「一次要跑几个小时」的 AI Agent 的在线强化学习框架。用在 2.4 万亿参数的 Qwen 3.8 上，48 步训练让 NL2RepoBench 得分从 52.5% 升到 58.5%，耗时 75.42 小时，比 Async 方案的 134.55 小时快 1.78 倍。不过截至 2026-10-14，我们没有找到公开的代码仓库，部分报道说的「开源」目前只指论文公开。 AI 摘要 发生了什么：阿里 Token Hub 联合中国科大、清华发布 QwenGyre 论文（arXiv 2609.33848，2026-09-27），10 月...
给 AI 读图前怎么压缩？用 Squoosh 保住小字、图表和透明边缘
Squoosh 图片压缩不应只比较文件大小，AI 读图还需要保留小字、小数点和表格细线。本文提供原图与两份候选的三路对照方法，说明怎样记录像素尺寸、编码参数、十个关键字段和识别退化，并连接 aiKit 在线工具。文章不承诺压缩率或模型费用下降，也不把肉眼清晰当作 OCR 正确率证明，适合建立图片输入验收流程。
提示词改短以后真的更好吗？用保留集做一次回归检查
提示词回归检查要看新版修好了什么，也要看原本正确的任务有没有退步。本文以三类客服工单为例，说明调试集与保留集如何拆分、怎样冻结标签规则、记录逐条差异并处理空输出和超时。附模板、CSV 示例及人工复核门槛，帮助团队建立可追溯的上线依据与版本回退记录；样本数量是教学建议，不是实测成绩，也不承诺准确率提升。
用 Mermaid 审查 AI Agent：把审批、失败和停止条件画清楚
用 Mermaid 审查 AI Agent，重点不是把正常流程画得漂亮，而是确认审批、超时、拒绝和停止条件。本文提供可粘贴的流程图代码及四类路径检查方法，说明幂等键、人工批准、状态查询和版本管理的边界，并连接 aiKit 在线编辑器。模板未经运行验证，不把渲染成功当作权限安全证明，也不要求上传真实客户数据。
国产模型怎么比成本？把重试、缓存和失败任务记进同一本账
国产模型成本核算不能只看每百万 token 单价。本文用一份任务账本说明输入、输出、缓存命中、重试和未知费用怎样归集，并用四个虚构任务演示合格任务平均成本的计算。附日志字段、Python 算术示例和公平比较清单，帮助开发者保留质量门槛、延迟与实际费用证据，不提供实时模型价格，也不把失败调用误记为免费。
国产模型输出 JSON 就能上线？先做这套结构化验收
国产模型能输出 JSON，不代表字段正确或可以直接入库。本文提供一套包含三层校验、12 条冒烟样本设计、异常分类和人工审核门槛的验收方法，帮助开发者比较候选模型的实际业务适配性。附可复用的数据合同与测试示例，解释空响应、截断、额外字段和语义错误的处理边界，不提供未经验证的模型排名、成功率或价格结论。
Claude Opus 5.5 发布：编程基准最强，价格砍 40%，Amodei 两个月前喊的减速呢
Anthropic 9 月 22 日发布 Claude Opus 5.5：编程基准最强、价格砍 40%、缓存读取降 60%；这是 CEO Dario Amodei 两个月前呼吁给安全让出空间后，公司的第一份商业答卷。
OpenAI 同日双发 GPT-6 Sol 和 Luna：API 价格再砍 50%，把旗舰能力蒸进便宜档位
OpenAI 同日双发 GPT-6 Sol 和 Luna，API 价格较上一代促销定价再降 50%，Sol 单任务成本只有 Astra 约四分之一；事实错误率降一半但回答率也跟着降，模型变得更「保守」。
Claude Opus 5.5 发布：编程基准最强，价格砍 40%，Amodei 两个月前喊的减速呢
Anthropic 9 月 22 日发布 Claude Opus 5.5：编程基准最强、价格砍 40%、缓存读取降 60%；这是 CEO Dario Amodei 两个月前呼吁给安全让出空间后，公司的第一份商业答卷。
小米 MiMo-V2.6 开源：AA 指数 46 分登顶开源权重，6 天 RL 训练暴涨 20 分
小米开源 MiMo-V2.6，AA 指数 46 分登顶开源权重，超 Kimi K3 和 GLM-5.3；6 天 RL 训练成本 262 万美元，一代暴涨 20 分。
评论 (2)
[…] OpenAI 第一颗「辣椒」芯片炸场：9 个月极速流片、推理成本砍半 […]
[…] 这和我们之前写 OpenAI 辣椒芯片时的口径一致：流片前的设计阶段成果，价值在信号，不在硅片。 […]
评论被关闭。