El Jalapeño de OpenAI es un intento directo de aflojar el control de Nvidia sobre el auge de la IA: un chip diseñado para hacer que las respuestas de los modelos sean más rápidas y baratas. Pero el prometedor debut en benchmarks de la empresa aún no es una declaración de independencia en hardware.

Anunciado por primera vez el pasado octubre y desarrollado con Broadcom, Jalapeño fue presentado el martes en Hot Chips como el primer procesador de inferencia personalizado de OpenAI. Las pruebas en el benchmark InferenceX de SemiAnalysis lo sitúan por delante de los sistemas disponibles en rendimiento por kilovatio y velocidad de respuesta, incluida una comparación con Nvidia Blackwell. Richard Ho, responsable de hardware de OpenAI, calificó los resultados como “un avance de rendimiento muy, muy significativo sobre el estado del arte.”¹

La propia explicación de OpenAI expone el argumento de forma más amplia: en GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 y Kimi K2.5 1T, afirma que Jalapeño ofreció entre 1,5 y 1,9 veces más trabajo por vatio en el máximo rendimiento y entre 1,7 y 3,6 veces menor latencia de extremo a extremo que los sistemas de comparación.² La ventaja declarada se basa en adaptar el chip, la memoria, la red y el software de servicio a las distintas fases de prefill y decode de la inferencia de modelos de lenguaje, reduciendo el movimiento de datos y las demoras.

Ese enfoque de pila completa es el premio estratégico. OpenAI afirma que poseer más de la infraestructura le da un mayor control sobre la economía de servir modelos, al tiempo que mantiene una amplia cartera de proveedores que incluye Microsoft, Nvidia, AMD, AWS, Broadcom y otros.³ En otras palabras, Jalapeño es una palanca, no un plan de sustitución total.

Los límites son claros. El chip está diseñado para la inferencia, no para el entrenamiento de modelos frontier, lo que deja a OpenAI dependiente de Nvidia y otros proveedores para la inmensa expansión de cómputo que se avecina. “Vamos a necesitar mucho cómputo”, dijo Ho. “Y Jalapeño es parte de eso. Cerberus es parte de eso. Nvidia es parte de eso. AMD es parte de eso.”⁴

OpenAI afirma que el despliegue comenzará de forma limitada antes de escalar mediante generaciones posteriores. La prueba decisiva será si esos resultados de laboratorio se mantienen en producción a gran escala, mientras los chips rivales siguen avanzando.