La puce Jalapeño d’OpenAI est une tentative ciblée pour desserrer l’emprise de Nvidia sur le boom de l’IA : une puce conçue pour rendre les réponses des modèles plus rapides et moins coûteuses. Mais les débuts prometteurs de l’entreprise en matière de performances de référence ne constituent pas encore une déclaration d’indépendance matérielle.

Annoncée pour la première fois en octobre dernier et développée avec Broadcom, Jalapeño a été présentée mardi à Hot Chips comme le premier processeur d’inférence sur mesure d’OpenAI. Des tests sur le benchmark InferenceX de SemiAnalysis la placent devant les systèmes disponibles en termes de débit par kilowatt et de vitesse de réponse, y compris face à une comparaison avec Nvidia Blackwell. Richard Ho, directeur du matériel chez OpenAI, a qualifié les résultats de « progrès de performance très, très significatif par rapport à l’état de l’art ».¹

Le propre récit d’OpenAI élargit encore l’argument : sur GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 et Kimi K2.5 1T, l’entreprise affirme que Jalapeño a fourni de 1,5 à 1,9 fois plus de travail par watt au débit maximal et de 1,7 à 3,6 fois moins de latence de bout en bout que les systèmes de comparaison.² L’avantage revendiqué repose sur l’adaptation de la puce, de la mémoire, du réseau et des logiciels de service aux étapes distinctes de préremplissage (prefill) et de décodage de l’inférence des modèles de langage, réduisant les mouvements de données et les délais.

Cette approche full stack constitue le véritable enjeu stratégique. OpenAI affirme que le fait de posséder une plus grande part de l’infrastructure lui donne un meilleur contrôle sur l’économie de la mise à disposition des modèles, tout en préservant un portefeuille de fournisseurs large, comprenant Microsoft, Nvidia, AMD, AWS, Broadcom et d’autres.³ En d’autres termes, Jalapeño est un levier — pas un plan de remplacement intégral.

Les limites sont claires. La puce est conçue pour l’inférence, pas pour l’entraînement de modèles de pointe, ce qui laisse OpenAI dépendante de Nvidia et d’autres fournisseurs pour l’immense montée en puissance de capacité de calcul à venir. « Nous allons avoir besoin de beaucoup de calcul », a déclaré Ho. « Et Jalapeño en fait partie. Cerberus en fait partie. Nvidia en fait partie. AMD en fait partie. »⁴

OpenAI indique que le déploiement commencera sous une forme limitée avant de passer à l’échelle avec les générations suivantes. Le test décisif sera de savoir si ces résultats de laboratoire résistent à une production à grande échelle — tandis que les puces rivales continuent de progresser.