OpenAI：Jalapeño
一句话看懂：首代ASIC即在多数场景perf/W击败Blackwell，但合理对标应是NVIDIA Vera Rubin。
核心逻辑
OpenAI与Broadcom合作、自2024年中启动设计的Jalapeño在Hot Chips亮相，采用HBM4，定位通用LLM推理（非专用）；在InferenceX上以单token预测、无投机解码、无prefill-decode解耦，击败Blackwell、AMD、Google等现有芯片。但报告指出Vera Rubin已上市、同样使用HBM4，Jalapeño仅有工程样片，benchmark数据由OpenAI提供、SemiAnalysis未跑完整InferenceX。
关键利好
- Jalapeño在DeepSeek R1等模型低并发场景达700 tok/sec/user，Kimi-K2.5与GPT-OSS约1,400 tok/sec/user，GSM8k精度与Nvidia持平
- perf/W在多数场景优于Blackwell，而OpenAI受限于数据中心电力，perf/W即营收
- 采用HBM4，与NVIDIA/AMD旗舰GPU同代；设计起点高、非为单一模型特化
风险与需要留意的地方
- 对比Blackwell被认为不公平，真正对标应为已量产的Vera Rubin NVL72（perf/MW为GB200 NVL72的5.4倍）
- 所有benchmark数字由OpenAI提供，SemiAnalysis仅现场验证部分InferenceX运行，未测AgentX长上下文/多轮负载
- Jalapeño目前仅有工程样片，量产与交付时点尚远；OpenAI产能依赖Broadcom
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