# OpenAI 公布自研推理芯片 Jalapeño 的首份实测成绩

> 原标题：The full stack behind abundant intelligence

- 来源：OpenAI News
- 发布时间：2026-08-25T07:05:00.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/52783
- 原文：https://openai.com/index/the-full-stack-behind-abundant-intelligence

## 摘要

OpenAI 第一次亮出了自家推理芯片 Jalapeño 的跑分数据。在跑 GPT‑OSS 120B 的公开测试 InferenceX 上，它每千瓦能处理的峰值吞吐量比对比的商业系统更高，生成每个词的延迟也更低；在 DeepSeek R1 和 Kimi K2 上表现同样不错。这意味着 OpenAI 现在有了一条能用的自研芯片路线，可以直接控制模型服务的...

## 推荐理由

OpenAI 终于把自家推理芯片 Jalapeño 的底牌亮出来了。在公开测试 InferenceX 上跑 GPT-OSS 120B，每千瓦吞吐量比对比的商业系统高，每个词的延迟还更低，DeepSeek R1 和 Kimi K2 上也没拉胯。这等于告诉外界，OpenAI 现在有了一条能用的自研芯片路线，以后不用完全看英伟达脸色，推理服务的成本和响应速度都能自己说了算。不过正文没披露具体对比的是哪家商业系统、测试环境细节和量产时间表，所以实际落地效果还得再观望。

## 锐评

OpenAI 终于把自研芯片从传闻变成了有实测数据的实物。Jalapeño 是一块专门做推理的芯片，在公开测试集 InferenceX 上跑 120B 参数的模型时，每度电能处理的请求量比对比的商业系统更高，生成每个 token 的延迟也更低，而且在 DeepSeek R1 和 Kimi K2 上表现也不错。这说明 OpenAI 现在有了一条能用的自有芯片路线，可以直接控制模型服务的成本和性能，不用完全依赖英伟达等外部供应商。

但文章没公布具体对比的是哪几款商业芯片，也没给出绝对性能数字，只说了相对优势。测试用的 GPT‑OSS 120B 是公开模型，不是 OpenAI 自家最强的私有模型，所以这个跑分更像是一次技术摸底，离真正大规模替换现有推理集群还有距离。文章还提到他们在佐治亚州自建了数据中心 Project Camellia，并拉上了微软、英伟达、AWS、AMD、博通、Cerebras 等一堆供应商，摆出的姿态是“谁的芯片适合什么活就用谁”，用自研芯片增加议价权。

还缺的信息很关键：Jalapeño 的单卡成本、量产时间表、以及在实际生产环境中跑 GPT‑5 这类超大模型时的表现。没有这些，很难判断它到底能帮 OpenAI 省多少钱。