OpenAI Jalapeño芯片挑战英伟达，推理成本降低50%

OpenAI发布了与博通（Broadcom）共同打造的定制推理处理器Jalapeño，称其运营成本较英伟达（Nvidia）GPU降低约50%，这对英伟达在AI数据中心的主导地位构成了威胁。

博通首席执行官陈福阳（Hock Tan）在接受采访时表示："Jalapeño在推理任务上的性能与英伟达Blackwell芯片和谷歌TPU相当，但成本仅为后者的一半左右。"

这款ASIC芯片配备了一个大型计算模块和六组高带宽内存，可加速大型语言模型的数据传输速度。OpenAI称，早期测试显示其每瓦性能"显著优于"现有替代方案，但该公司尚未披露制程节点、时钟频率或内存配置。该芯片预计于2026年底前部署。

此举标志着OpenAI首次迈出完全依赖英伟达稀缺GPU的下一步。推理成本是一项随业务增长而增加的经常性账单——每一次ChatGPT查询、每一个Codex代理步骤——而一款专门为此任务优化的芯片能够剥离通用处理器必须承载的多余功能。对于一家以OpenAI的规模运行模型的公司而言，将推理成本削减一半，将彻底改变其业务的经济效益。

博通：每一款定制芯片背后的力量

此次合作揭示了一个更深层次的动态。OpenAI、谷歌和Meta均在博通的架构上构建其定制AI芯片，将前沿模型之间的激烈竞争转化为博通持续稳定的收入来源。博通报告称，2026财年第一季度AI芯片收入达84亿美元，同比增长106%，管理层表示，该公司持有730亿美元的积压订单，并有望在2027年前实现AI芯片年收入1000亿美元的目标。

联合设计一款芯片意味着多年的共享工程、知识产权和硬件路线图，这使得实验室和设计方在首款芯片出货后仍将长期紧密绑定。谷歌大约在十年前开始设计自己的AI芯片，直到今年才推出其第七代产品Ironwood，这也是其首款专为推理任务打造的TPU。而Jalapeño则是OpenAI所称的"多代计算平台"的第一代产品。

对英伟达和供应链意味着什么

商业供应商并不会就此消失。首批量产通常无法满足公司的全部需求，这意味着在Jalapeño产能爬坡期间，OpenAI仍将从外部供应商处采购推理芯片。英伟达在训练任务上仍占据主导地位，在可预见的未来，对算力要求极高的预训练环节很可能仍将依赖其硬件。

这一切的制约因素在于制造环节。每一款芯片都依赖台积电（TSMC）的先进制程工艺，以及将计算模块和内存封装为单一工作部件的专用封装技术。这种封装产能到2026年已全部售罄，而全行业的需求远远超过供应。OpenAI并不能因此插队——它必须与所有大型科技公司一同争夺有限的产能配额。

英伟达的股价目前约为远期盈利的35倍，随着各大AI实验室纷纷自研芯片，其长期叙事正在发生转变。但直接的收入影响尚需数年才能显现。更明确的受益方是博通，其架构同时嵌入三家最大AI公司的定制芯片项目之中。芯片上的名字会不断变化，但设计芯片的公司始终如一。

本文仅供信息参考，不构成投资建议。