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0OpenAI 公布首颗自研推理芯片 Jalapeño 的首轮实测：在 GPT-OSS、DeepSeek R1 和 Kimi K2.5 三款公开模型上，公司称峰值每瓦吞吐为对比系统的 1.5 至 1.9 倍，端到端延迟低 1.7 至 3.6 倍。
这期不把它简单讲成“OpenAI 打败英伟达”。真正值得注意的是，模型公司开始把芯片、内存、网络、服务软件和真实工作负载一起设计。数据中心逐渐受电力限制，智能体又会把单步等待累积成整条任务的延迟；“每瓦完成多少有效工作”正在取代单纯峰值算力，成为更接近商业结果的指标。
漂亮数字也有边界。SemiAnalysis 到场核验了相关运行，但数字由 OpenAI 提供，完整 InferenceX 套件和更贴近真实智能体负载的 AgentX 尚未执行。Jalapeño 仍是工程样片，采用 HBM4，与 Blackwell 的比较也不是完全同代。真正的考试是量产、稳定运行和同 Rubin 的正面对比。
时间轴
一颗名字像辣椒的芯片
三款公开模型测了什么
每瓦吞吐与延迟成绩
为什么数据中心开始看每瓦产出
智能体为什么放大每一步延迟
prefill、decode 和数据搬运
OpenAI 为什么要自己做芯片
AI 反过来怎样加速芯片开发
漂亮数字的测试边界
为什么 Blackwell 对比并不完全公平
对中国模型公司和国产算力的意义
企业应该比较每元多少次成功任务
接下来要看四个信号
从一颗芯片到整套生产能力
资料
OpenAI：Jalapeño’s first results show industry-leading speed and efficiency in AI inference
OpenAI：The full stack behind abundant intelligence
OpenAI：OpenAI and Broadcom unveil LLM-optimized inference chip
SemiAnalysis：OpenAI Jalapeño: Better Than Nvidia Blackwell
InferenceX：Benchmark methodology
检索截止：北京时间 2026 年 8 月 26 日 。性能数字来自 OpenAI；SemiAnalysis 到场核验了相关运行，但未执行完整 InferenceX 套件，也未看到 AgentX 结果。Jalapeño 尚未大规模生产部署。
口径与更正：如后续量产数据、AgentX 结果或同代芯片比较与当前公开信息不同，以一手更新为准，本页将同步修订。
评论问题：下一轮 AI 推理竞争，你更看重单颗芯片参数，还是模型、软件和硬件的整套协同？
本节目由施泰隆主编，音频使用 AI 合成声线制作，并经过人工编辑与核验。
