OpenAI dice que su chip de IA Jalapeño ofrece respuestas más rápidas que rivales como Nvidia.

      El primer chip de IA de OpenAI se centra en la velocidad, eficiencia y escalado de servicios de IA

      Cada vez que le haces una pregunta a ChatGPT, un chip en algún lugar está corriendo para enviar de vuelta una respuesta. OpenAI acaba de compartir nuevos resultados de referencia que afirman que su chip personalizado Jalapeño, co-desarrollado con Broadcom, realiza ese trabajo de manera significativamente más rápida y eficiente que los chips rivales en el mercado en este momento.

      Hemos diseñado y construido nuestro primer chip de IA: Jalapeño. Diseñado desde cero por OpenAI y llevado a producción con @Broadcom, Jalapeño está construido específicamente para las cargas de trabajo de LLM que alimentan ChatGPT, Codex, la API y futuros productos agentes. Los chips son fundamentales para la IA… pic.twitter.com/mHU7DaMMTi— OpenAI (@OpenAI) 24 de junio de 2026

      ¿Cuánto más rápido es Jalapeño, exactamente?

      OpenAI probó Jalapeño utilizando InferenceX, un benchmark independiente de SemiAnalysis que mide qué tan bien un chip maneja la inferencia, que es el proceso de ejecutar un modelo de IA entrenado para generar respuestas.

      A través de tres modelos de IA diferentes, Jalapeño entregó de 1.5 a 1.9 veces más trabajo de IA por vatio de potencia, junto con una latencia de 1.7 a 3.6 veces menor, lo que significa tiempos de respuesta notablemente más rápidos. Para tareas altamente interactivas como los agentes de IA, esa ventaja aumentó aún más, alcanzando hasta 4.1 veces un mejor rendimiento.

      La mayoría de los chips obligan a un compromiso entre velocidad y eficiencia, pero OpenAI dice que Jalapeño maneja ambos simultáneamente al minimizar cuánto dato necesita moverse entre diferentes partes del sistema durante el procesamiento.

      ¿Por qué decidió OpenAI construir su propio chip?

      OpenAI ha dependido en gran medida de las GPU de Nvidia desde su creación, y Jalapeño marca su primer paso real hacia el diseño de hardware interno. Curiosamente, los propios modelos de IA de OpenAI ayudaron a diseñar partes del chip, y ese mismo enfoque permitió a un pequeño equipo llevar tres modelos de IA adicionales a un rendimiento completo en solo dos meses.

      A pesar de los fuertes resultados, OpenAI no está abandonando a Nvidia pronto, ya que Jalapeño solo maneja la inferencia, no el proceso separado y pesado de cómputo de entrenar nuevos modelos. La compañía planea desplegar el chip Jalapeño en volúmenes pequeños para finales de 2026, escalando de manera significativa en 2027, con un chip de segunda y tercera generación ya tomando forma tras bambalinas.

      OpenAI se une a una lista creciente de empresas de IA que construyen sus propios chips. Google tiene su línea TPU, Amazon está incursionando en silicio personalizado, y Anthropic recientemente confirmó planes similares propios. Curiosamente, Samsung ha utilizado supuestamente a Claude de Anthropic para acelerar su propio trabajo de diseño de chips, lo que sugiere que la IA asistiendo en el desarrollo de hardware se está convirtiendo rápidamente en una norma de la industria, no solo en un experimento de OpenAI.

      Manisha Priyadarshini es una escritora de tecnología y entretenimiento con más de nueve años de experiencia editorial.

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