--- 格式版本: 2 标题: "OpenAI曝出第一颗芯片叫「辣椒」，AI自己设计，9个月流片-36氪" 原文链接: "https://36kr.com/p/3867736555705603" 发布日期: "2026-08-10" 发布时间校准状态: "found" 发布时间需复核: "否" 发布时间来源: "llm:scrape:provider_published_at" 发布时间证据: "provider publishedAt: 2026-08-10" 发布时间校准原因: "provider publishedAt 优先级最高，且为文章在36氪平台的正式发布时间，其他候选为转载来源的原始日期。" 发布时间校准置信度: "1" 发布时间候选数量: 7 发布时间严格候选数量: 2 发布时间原页读取状态: "source template page reused from URL open" 发布时间未找到原因: "" 发布时间校准时间: "2026-08-10T13:05:34+08:00" 发布时间仲裁状态: "confirmed" 发布时间仲裁尝试次数: 2 发布时间仲裁耗时毫秒: 31543 发现时间: "2026-08-10T12:01:26+08:00" 入库时间: "2026-08-10T05:06:06.208Z" 来源平台: "36氪搜索" 搜索渠道: "source_template" 搜索词: "https://36kr.com/search/articles/Broadcom" 匹配关键词: - "光" - "计算" - "量产" - "部署" - "性能" 相关厂家: - "Broadcom" - "OpenAI" - "阿里" - "字节" - "Microsoft" - "Google" - "Celestica" 相关专家: [] 内容类型: "网页" 抓取工具: "Jina Reader" 清洗工具: "Jina Reader Markdown + Defuddle/Readability 正文提取" 原始附件: [] AI优质: "否" AI打分: 45 AI分档: "非优质" AI质检状态: "不通过" AI打分理由: "主题与超节点/AI 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[新智元](https://36kr.com/user/574825230)_·_ 2026年06月25日 00:07 OpenAI首颗自研芯片Jalapeño问世，9个月白纸到流片，创下行业最快纪录。设计它的，正是跑在上面的AI模型。 就在刚刚，OpenAI掏出了史上第一颗自研芯片。 名字叫Jalapeño，墨西哥辣椒，专为大模型推理设计。 ![Image 2](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260625/v2_cb3504bb1889485c8747a37aee687f4b@5091053_oswg715318oswg961oswg1147_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 9个月前，白纸一张。 9个月后，工程样片不仅跑通了GPT-5.3-Codex-Spark，而且频率和功耗均已达到量产目标。 更离谱的是，这颗芯片是OpenAI用自己的AI帮着画的。 ## **9个月，行业纪录碎了** Jalapeño，墨西哥辣椒里辣度最温和的品种之一。 OpenAI拿它给第一颗芯片命名，潜台词很可能是：这只是入门级，后面可能还有更辣的。 官方定位叫「Intelligence Processor」，一颗专为大模型推理设计的定制ASIC。 由OpenAI主导架构设计，Broadcom负责芯片实现和网络互联，Celestica做板卡和机架集成。 ![Image 3](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260625/v2_91a8164e2ea1456da4d9d3a2807a44a2@5091053_oswg103138oswg1045oswg409_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 通常来说，先进半导体行业，设计一颗高性能ASIC要18到24个月。Google TPU两年一代，Amazon Trainium差不多也是这个的节奏。 而OpenAI只用了9个月，一举刷新了先进半导体领最快的ASIC开发周期。 这颗芯片从第一根线开始就只为一件事优化：LLM推理。 而且，Jalapeño不只跑OpenAI自家模型，架构上兼容全行业的LLM。 ![Image 4](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260625/v2_063ca3d5585a4d2b9971994f98390d95@5091053_oswg64814oswg957oswg331_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) ## **AI帮自己画了电路图** 比性能更值得关注的，是这颗芯片怎么被造出来的。 OpenAI自家AI模型参与了这颗芯片的设计和优化。 也就是说——AI设计了一颗芯片，芯片反过来跑AI，跑在上面的更强AI会设计下一代更强的芯片。 AI，帮自己造了一副新身体。 AI设计芯片不新鲜。Google 2021年在Nature发论文，用强化学习做芯片布局，速度比人类快几个数量级。 此后AlphaChip连续优化了三代TPU布局方案。 OpenAI硬件团队的掌门人Richard Ho，正是从这个圈子里走出来的。 ![Image 5](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260625/v2_60fcf7d5fbcc4a8bbf7ec4c8e8e542b7@5091053_oswg592424oswg820oswg628_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) Google近九年，TPU高级工程总监，参与发明了ML设计芯片架构的方法，多个TPU项目首次流片即成功。 之后去了光子计算公司Lightmatter当高级副总裁，更早联合创办过EDA公司0-In Design Automation。学术界、芯片设计、AI硬件，整条路走了一遍。 ![Image 6](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260625/v2_3f5decc1da7b441299eb61d54a035f12@5091053_oswg241125oswg1026oswg1315_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) ![Image 7](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260625/v2_3be5d14b5cde487c844558f7e7089dec@5091053_oswg55127oswg993oswg403_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) OpenAI挖他来，大概率就是为了一件事：把「AI辅助芯片设计」嫁接到自家模型上。 芯片设计最磨人的不是「想方案」，是无数次的设计—验证—改—再验证循环。一颗先进芯片的验证要跑成千上万次，占掉整个周期的大半时间。 AI恰恰擅长干这种事——读历史设计数据、生成RTL代码、辅助验证和debug、优化布局布线。 能实现9个月流片，靠的是AI替人扛掉了那「18到24个月」里最磨人的一大块。 用最会用锤子的人，来设计新锤子。用最懂LLM运行规律的模型，来设计专门跑LLM的硬件。 ![Image 8](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260625/v2_855ea6b52b444700ab2cffe6b0c89743@5091053_oswg607625oswg1080oswg608_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) ## **你的ChatGPT账单正在被重写** OpenAI每年算力支出百亿美元级别，这些钱最终要从你身上赚回来——20美元月费、API调用、Plus和Pro订阅。 推理成本砍半，普通用户最先感受到的：响应变快。 现在ChatGPT高峰期排队、转圈、长对话变慢，本质都是算力不够分。 推理效率提升后，同等服务器能服务更多用户，体验有望改善。 其次：免费版能力放开。 现在很多功能锁在Plus里——深度研究、高级数据分析、完整版语音对话。 成本降了，这些功能下放给免费用户的可能性就大了。 而OpenAI需要的，正是让更多人用上ChatGPT，并且能用更久。 再往远看：20美元的月费可能还是20美元，但你拿到的东西完全不一样。 去年这个价格买到的是GPT-4o，明年同样的钱可能买到的是一个能跑完整工作流的agent。 月费没变，能力可能翻几番——推理成本下降带来的隐性降价。 ![Image 9](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260625/v2_d87cd0729f374ced85a32b8389485d08@5091053_oswg758681oswg1080oswg608_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 但Jalapeño瞄准的不只是今天的ChatGPT。 Richard Ho的思路是：为模型要去的方向设计硬件，而不是为它现在的样子。 OpenAI内部能看到未来6到9个月模型的演进方向，芯片按这条管线往前造。 等agent真正跑起来，算力需求和今天的一问一答完全不是一个量级。 说白了，推理成本降下来，受益的不只是Pro用户。 学生、小企业、独立开发者，都可能用上今天只有大客户才跑得起的AI能力。 ## **OpenAI要吃掉整条链** 模型自己训，芯片自己设计，推理自己优化，部署自己控制。 换句话说，OpenAI要做全栈AI公司。 之前和Cerebras合作推理部署，OpenAI从中摸清了专用推理硬件的价值。现在自己下场做，把经验变成自己可控的平台。 Apple和Google都走过这条路。 但OpenAI的全栈多了一层： 用AI加速AI基础设施建设，再用更好的基础设施跑更强的AI。如果这个循环成立，飞轮会自己给自己加速。 首批GW级数据中心将和Microsoft等合作方从2026年底开始部署。 Jalapeño只是第一代，下一代叫什么还不知道。 但造它的，大概率不只是人了。 **参考资料：** https://x.com/OpenAI/status/2069770172802773292 https://openai.com/index/openai-broadcom-jalapeno-inference-chip/ 本文来自微信公众号[“新智元”](https://mp.weixin.qq.com/s/yd2woUWq545eEVx1zcPL8g)，作者：ASI启示录，编辑：摩西，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。 品牌专题 [](https://adx.36kr.com/api/ad/click?sign=d238077f74e9771869a66e56b23da7f2¶m.redirectUrl=aHR0cHM6Ly90b3BpY3MuMzZrci5jb20vdG9waWMvMzkwNjQwODg1ODg0OTUzOQ¶m.adsdk=GSgZPyquEAqrlA1atwW3DwdTsAKhdGZ78kqQgueLXpUUzQT3mHFU7XlfRS-D6fTCNwEurOgQ6ZRYRy1y2Nibxw) +1 41 好文章，需要你的鼓励 [](https://36kr.com/user/574825230)[新智元](https://36kr.com/user/574825230)特邀作者 **9**_收 藏_+1**0**_评 论_ ![Image 10: 36氪](https://gateway.36kr.com/api/mis/sns/share/qrCodeUrl?partner_id=web¶m.siteId=1¶m.platformId=2¶m.url=https://36kr.com/p/3867736555705603)_打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮_[_微 博_](https://service.weibo.com/share/share.php?appkey=595885820&url=https://36kr.com/p/3867736555705603&title=OpenAI%E6%9B%9D%E5%87%BA%E7%AC%AC%E4%B8%80%E9%A2%97%E8%8A%AF%E7%89%87%E5%8F%AB%E3%80%8C%E8%BE%A3%E6%A4%92%E3%80%8D%EF%BC%8CAI%E8%87%AA%E5%B7%B1%E8%AE%BE%E8%AE%A1%EF%BC%8C9%E4%B8%AA%E6%9C%88%E6%B5%81%E7%89%87) _沉浸阅读_ _返回顶部_ 举报 参与评论 评论千万条，友善第一条 [登录](https://36kr.com/p/3867736555705603)后参与讨论 提交评论 0/1000 你可能也喜欢这些文章 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