OpenAI首款自研AI芯片9个月造好，造芯片这么容易了吗？

　　6月25日消息，当地时间24日，OpenAI与半导体巨头博通（Broadcom）联合发布了首款自研AI推理芯片Jalapeño（墨西哥辣椒）。

　　OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）博通总裁兼首席执行官陈福阳（Hock Tan）

　　从一张白纸到流片成功，整个过程仅用了九个月。OpenAI自称这是“高性能先进半导体领域迄今最快的ASIC开发周期”。

　　造芯片这件传统上动辄耗时数年的“硬核”工程，真的变得如此容易了吗？

　　Jalapeño今年底开始部署

　　Jalapeño是一款专用集成电路（ASIC） ，专门针对大语言模型（LLM）的推理任务而设计。与市面上通用的AI加速器不同，Jalapeño并非对早期芯片的修修补补，而是围绕OpenAI对大模型运行规律的深度理解，从零开始全新设计。

　　分工方面，OpenAI负责底层架构设计，博通负责硅片实现与网络硬件，加拿大电子制造服务商天弘科技（Celestica）负责板卡与机架系统的集成。芯片制造由台积电（TSMC） 完成。

　　性能方面，工程样片已在实验室中以量产目标频率和功耗运行包括GPT-5.3-Codex-Spark在内的机器学习任务。OpenAI表示，早期测试显示Jalapeño的每瓦性能将“大幅优于”当前最先进水平。博通CEO陈福阳（Hock Tan）更是直言，Jalapeño的性能可与英伟达Blackwell芯片和谷歌TPU相媲美。在成本方面，该芯片预计可降低约50%的推理成本。

　　部署与规划上，Jalapeño计划于2026年底开始部署。芯片和服务器系统均不会对外销售，仅供OpenAI内部使用。OpenAI已制定多代芯片路线图，下一代产品预计2028年推出。

　　OpenAI总裁兼联合创始人格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）表示：“世界正迈向以计算为核心的经济时代。Jalapeño是我们长期全栈基础设施战略的一部分。通过自主设计更多底层技术栈，我们能够以更高的效率提供更强大的智能。”

　　博通，站在OpenAI背后的芯片推手

　　博通（Broadcom）是全球领先的半导体和基础设施软件解决方案供应商，在定制芯片（ASIC）设计服务领域拥有深厚积累。包括谷歌、亚马逊、Meta在内的多家科技巨头，都曾借助博通的专业能力推进自研芯片项目。

　　2025年10月，OpenAI与博通宣布达成一项为期数年的战略合作，双方将共同开发并部署总计10吉瓦的定制AI加速器，交易总额高达数十亿美元。

　　在Jalapeño项目中，博通扮演了关键的技术实现角色。博通不仅负责芯片的物理实现，还提供了包括Tomahawk网络芯片在内的高速互联技术，帮助该平台实现大规模量产。

　　博通CEO陈福阳在交付芯片时表示：“这仅仅是一份跨越数代的路线图的开端。”他还预判，随着时间推移，每一家前沿模型创造者都将打造其专属AI加速器。

　　不过，定制AI芯片并非没有挑战。陈福阳坦言，AI芯片需要配备大量高带宽内存（HBM），这在一定程度上挤压了博通定制AI芯片业务的利润空间。

　　九个月流片，凭什么这么快？

　　在传统半导体行业，设计一颗高性能ASIC通常需要18到24个月。谷歌TPU两年一代，亚马逊Trainium也大致如此。OpenAI将这一周期压缩到九个月，靠的是什么？

　　从多家外媒的报道来看，OpenAI自家的AI模型直接参与了芯片的设计和优化过程。芯片设计中最磨人的是无数次的设计、验证、改进、再验证循环，一颗先进芯片的验证要跑成千上万次。AI替人扛掉了那18到24个月里最磨人的一大块。

　　OpenAI的工程师团队与博通的造芯团队“贴在一起干”，实现了前所未有的紧密协作。OpenAI硬件项目负责人理查德·何（Richard Ho）正是从谷歌TPU团队走出来的，他曾任谷歌TPU高级工程总监近九年，参与发明了机器学习设计芯片架构的方法。OpenAI挖来他，正是为了将“AI辅助芯片设计”嫁接到自家模型上。

　　此外，Jalapeño不是拿旧芯片改造，而是围绕OpenAI最了解的内核、内存传输、网络和服务模式进行定向优化。架构设计上减少了数据移动，实现了计算、内存与网络资源的均衡配置，使实际利用率更接近理论峰值性能。

　　事实上，自研芯片早已不是OpenAI的独家动作。各大科技巨头都在布局自己的AI芯片：

　　2026年4月，谷歌在Google Cloud Next大会上发布了两款全新TPU芯片，专为大规模预训练优化的TPU 8t和专注高并发推理的TPU 8i，每瓦性能均较上代翻倍。

　　亚马逊的Trainium芯片已吸引OpenAI、Anthropic、优步等客户。截至2026年4月，Trainium系列已累计产生超过2250亿美元的收入承诺。亚马逊甚至计划对外销售自研AI芯片，直接挑战英伟达的市场地位。

　　微软在2026年1月推出了第二代自研AI芯片Maia 200，聚焦大模型推理场景，部分典型任务中单位算力成本已低于英伟达同类GPU。微软表示Maia 200能够运行OpenAI的GPT-5.2模型。

　　Meta则一口气发布了四款MTIA系列芯片（MTIA 300/400/450/500），覆盖从排序推荐到通用生成式AI的各种工作负载。

　　OpenAI在AI模型领域最直接的竞争对手Anthropic目前尚未推出自研芯片。不过，据路透社2026年4月报道，Anthropic正在探索自主设计芯片的可能性。目前，该公司主要依赖谷歌TPU、亚马逊芯片等外部产品支撑其Claude模型的研发与运行。有消息称Anthropic正与微软洽谈租用搭载Maia 200芯片的服务器。在自研芯片这条赛道上，Anthropic显然还在追赶。