OpenAI presenta Jalapeño, su primer chip de IA personalizado

OpenAI presentó el miércoles Jalapeno, su primer chip de IA personalizado diseñado con Broadcom para gestionar las cargas de trabajo de inferencia que impulsan ChatGPT y su API.reuters+1
El CEO de Broadcom, Hock Tan, afirmó que el rendimiento de Jalapeno rivaliza con los chips Blackwell de Nvidia ; OpenAI planea su despliegue a través de los centros de datos de Microsoft a finales de este año.U.S. News & World Report+1
El chip marca el paso más importante de OpenAI hacia la reducción de su costosa dependencia de las GPU de Nvidia, uniéndose a Google, Amazon y Meta en la carrera por el silicio personalizado.reuters+1

OpenAI presentó el miércoles Jalapeño, su primer chip de inteligencia artificial diseñado a medida, desarrollado en colaboración con Broadcom y construido específicamente para las cargas de trabajo de inferencia que impulsan ChatGPT y la suite de productos más amplia de la empresa.U.S. News & World Report+1

El procesador Jalapeño está diseñado para trabajar de forma rápida y eficiente con grandes modelos de lenguaje, según Richard Ho, jefe de hardware de OpenAI, quien declaró a Reuters que el chip está "diseñado para operar de manera rápida y efectiva" con los LLM que impulsan las aplicaciones de IA de la compañía. "Creemos que destacará en todas las próximas iteraciones de LLM", dijo Ho. OpenAI informó que los prototipos del chip ya están funcionando en sus laboratorios, alcanzando los puntos de referencia de potencia y rendimiento previstos.mezha

El CEO de Broadcom, Hock Tan, dijo que el rendimiento del chip Jalapeño rivaliza con el de los chips Blackwell de Nvidia y las unidades de procesamiento tensorial de Alphabet Inc. de Google. OpenAI espera desplegar Jalapeño a escala de gigavatios a través de socios de centros de datos, incluido Microsoft , a partir de finales de este año como fase inicial de una iniciativa de desarrollo de chips multigeneracional.tradingpedia+1

Un largo camino hacia el silicio

El chip representa la culminación de una asociación reportada por primera vez en octubre de 2024, cuando Reuters reveló que OpenAI estaba trabajando con Broadcom y TSMC Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited para construir su primer chip interno centrado en la inferencia. El equipo de hardware de OpenAI, dirigido por Ho —un ex ingeniero de TPU de Google— creció de aproximadamente 20 a 40 personas a medida que el diseño avanzaba hacia la fabricación a principios de 2025.reuters.com+2

Las empresas anunciaron formalmente una colaboración de aceleradores personalizados de 10 gigavatios en octubre de 2025, con despliegues programados para comenzar en la segunda mitad de 2026 y concluir a finales de 2029. El chip se fabrica utilizando el proceso de 3 nanómetros de TSMC y emplea una arquitectura de matriz sistólica con memoria de gran ancho de banda.openai+3

Desafíos de financiación y contexto competitivo

El camino hacia la producción no ha estado exento de complicaciones. En mayo, The Information informó que el proyecto —cuyo nombre en código interno era "Project Nexus"— enfrentaba un obstáculo de financiación de 18.000 millones de dólares para su primera fase, y Broadcom exigía que Microsoft comprara aproximadamente el 40 por ciento de los chips antes de aceptar financiar la producción. La presentación del miércoles sugiere que esas negociaciones han avanzado.Stocktwits

La incursión de OpenAI en el silicio personalizado refleja los esfuerzos de Google, Amazon Amazon.com, Inc. y Meta , quienes han desarrollado chips patentados para gestionar los crecientes costes de computación de IA. OpenAI opera actualmente con más de 2 gigavatios de capacidad y se ha comprometido a unos 33 gigavatios a través de asociaciones con Nvidia, AMD Advanced Micro Devices, Inc. , Broadcom y Amazon. El chip Jalapeño marca el paso más directo de OpenAI para reducir su dependencia de las GPU de Nvidia, hardware que le ha costado a la empresa miles de millones al año.maginative.com+2

En su cuenta oficial en X, OpenAI describió el chip como "diseñado específicamente para las cargas de trabajo de LLM que impulsan ChatGPT, Codex, la API y futuros productos agentes".x

Fuentes (51)