OpenAI Jalapeño: chip AI più efficiente delle GPU NVIDIA

OpenAI ha pubblicato i risultati di alcuni benchmark che dimostrano la maggiore efficienza di Jalapeño rispetto alle GPU di NVIDIA. Il primo chip AI dell’azienda guidata da Sam Altman offre quindi un miglior rapporto tra prestazioni e consumi durante l’inferenza (esecuzione dei modelli per completare un’attività). Verrà utilizzato nei data center a partire da fine 2026.

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Jalapeño è stato progettato in collaborazione con Broadcom. Dall’inizio dello sviluppo alla realizzazione del primo campione sono passati solo 16 mesi. Il chip è un ASIC (Application Specific Integrated Circuit) specializzato nell’inferenza degli LLM (Large Language Model) di OpenAI o altre aziende. Per valutare le prestazioni è stato utilizzato il benchmark InferenceX di SemiAnalysis (che ha pubblicato un’analisi dettagliata).

OpenAI ha effettuato un confronto con i superchip GB200 e GB300 (Blackwell e Backwell Ultra) di NVIDIA, utilizzando i modelli GPT‑OSS 120B, DeepSeek R1 670B e Kimi K2.5 1T. Jalapeño offre throughput per watt da 1,5 a 1,9 volte superiori, latenza end-to-end da 1,7 a 3,6 volte inferiore e prestazioni durante pesanti carichi di lavoro da 2,1 a 4,1 volte superiori a quelle dei chip concorrenti.

I test dimostrano quindi che Jalapeño garantisce elevate prestazioni, bassi consumi (700 Watt contro i 1.200 e 1.400 Watt di GB200 e GB300) e latenza ridotta. Gli utenti noteranno quindi risposte più veloci da ChatGPT e gli agenti AI completeranno i compiti assegnati in meno tempo.

I primi chip Jalapeño verranno utilizzati entro fine 2026. Una maggiore disponibilità è prevista nel 2027. OpenAI sottolinea che continuerà ad usare i chip di NVIDIA e altri partner, ma è chiaro l’obiettivo a lungo termine di ridurre la dipendenza da terze parti. L’azienda californiana ha già avviato lo sviluppo della seconda generazione e iniziato a pensare alla terza generazione. Al momento non è previsto un chip per l’addestramento dei modelli.