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当地时间2026年6月24日，AI巨头OpenAI联合半导体厂商博通正式发布首款定制AI推理芯片Jalapeño。该款专为大语言模型推理打造的ASIC芯片从设计到流片仅耗时9个月，OpenAI还调用自有大模型加速设计流程，此举标志着OpenAI正式切入底层硬件设计，寻求摆脱单一算力供应依赖。
据行业调研机构此前披露的数据，2025年全球大模型推理算力需求同比增长320%，供需缺口一度接近40%，而OpenAI旗下ChatGPT等ToC服务的运营成本中，算力支出占比更是超过65%，供应链不稳定、成本高企的双重压力，倒逼其向硬件层延伸布局。
此前OpenAI的算力供给高度依赖通用GPU产品，不仅采购成本居高不下，上游产能波动也多次影响其服务扩容节奏。早在2024年，OpenAI就被曝出组建硬件团队研发定制芯片，随着生成式AI服务从尝鲜期进入规模化落地阶段，通用GPU在推理场景下的能效比短板日益凸显，定制化专用芯片成为头部玩家共同的发力方向。
本次发布的Jalapeño是一款专为大语言模型推理优化的专用集成电路（ASIC），从最初的蓝图设计到最终流片交付仅耗时9个月，较行业同类型芯片平均2-3年的研发周期缩短超70%。
研发过程中，OpenAI负责核心架构设计，针对大模型推理的运算特征做了定向优化，博通承担硅片实现与网络硬件支持，加拿大电子制造服务商Celestica负责后续板卡与机架集成工作。值得注意的是，OpenAI还调用了自家的大语言模型参与芯片设计环节的验证、布线等工作，成为其研发效率大幅提升的核心动因。
目前OpenAI仍在对Jalapeño的最终性能数据做最后评测，行业预计其推理能效比较当前主流的通用AI GPU提升3-5倍，后续将逐步部署到ChatGPT等核心服务的算力集群中，有望帮助OpenAI降低超过40%的推理运营成本。
此次OpenAI下场布局定制推理芯片，也标志着AI产业的竞争正在从软件算法层向软硬一体化层延伸，未来将有更多头部AI厂商参与到硬件架构设计环节，原本由芯片厂商主导的算力供应链格局，或将迎来新一轮重构。
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