# OpenAI与博通合作，九个月流片自研推理芯片Jalapeño

- 来源：AYi (@AYi_AInotes)
- 发布时间：2026-06-24 22:18
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- 原文链接：https://x.com/AYi_AInotes/status/2069787150522958263

## AI 摘要

OpenAI与博通合作，九个月内完成首款自研AI芯片Jalapeño的设计到流片。该芯片专为大语言模型推理场景打造，用于ChatGPT、Codex、API及未来智能体产品，每瓦性能优于当前最先进水平。推理成本可降低30%–50%，为日常持续消耗大头。传统芯片设计周期2–3年，Jalapeño通过AI辅助设计跑通“AI造AI硬件”自循环。OpenAI意图走全栈路线，摆脱对英伟达依赖，掌握底层算力定价权。

## 正文

所有人都以为OpenAI的护城河是AI大模型，
今天他们证明了，真正的胜负手在硅片里。

和博通合作，九个月从设计到流片，
首款自研AI芯片Jalapeño，专门面向大模型推理。

不做训练，只负责用户对话时的响应计算，
每瓦性能，明显优于当前最先进水平。
有几个反常识的结论跟大家分享，
第一个反常识，
为什么先切推理，不做更酷的训练芯片。
训练是一次性烧钱，烧完就结束，
推理是每天几亿用户持续消耗，是真正的成本大头。

把推理成本打下来三成到五成，规模上来就是天文数字的利润，
这其实是最务实的商业选择。

第二个反常识，
九个月流片意味着什么，
传统高性能芯片，两到三年才是正常设计周期。
他们用大模型，辅助设计跑大模型的芯片。
AI造AI硬件的自循环一旦跑通，
整个半导体的迭代速度，都会被彻底改写。

最本质的战略意图是
OpenAI不想再当英伟达的超级客户了，
他们要走全栈路线，从硅片到模型到产品全部自控，
说白了谁掌握底层算力，谁就掌握定价权和利润空间。
模型权重很重要，算力的话语权同样致命。

以前是人类造硬件，硬件跑AI，
以后是AI辅助人类造更好的硬件，硬件再跑出更强的AI，
这个自增强的循环，才是真正的奇点序章。

### 引用推文

> OpenAI：We've designed and built our first AI chip: Jalapeño. Designed from the ground up by OpenAI and brought to production with @Broadcom, Jalapeño is purpose-built ...