OpenAI首颗「辣椒」芯片压倒英伟达，GPT-6干崩CUDA

一颗「辣椒」，干翻了英伟达旗舰

  这可不是OpenAI自说自话。

  SemiAnalysis钻进实验室实测了一趟，写下的结论是——

  Jalapeño把他们此前测过的每一颗英伟达、AMD、谷歌的芯片，全干趴下了。

  差距有多大？英伟达最新那颗Vera Rubin吃掉的电，够喂将近三颗Jalapeño。

  测试中，OpenAI挑了三个公开模型来跑：GPT-OSS 120B，还有一款670B和1T的模型。

  这一轮测试，覆盖了从中型到万亿参数的MoE架构。整体结果如下：

• 每瓦特AI工作负载提升1.5–1.9倍
• 端到端延迟降低1.7–3.6倍
• 在高度交互式工作负载上，性能提升2.1–4.1倍

  前面提及的1459个Token/s，是在GPT-OSS 120B上测的。

  换算成出词间隔，两个Token之间只隔0.69毫秒。

  人正常朗读一秒钟大概吐五六个字，而它一秒甩出1459个，眼睛跟不上，屏幕也刷不过来。

  1.65秒对5.99秒的那四秒差距，放在聊天里还能忍，放到Agent身上就是另一回事，因为一个任务要连着走几十步，差值是要乘上去的。

  然后说那个全网都在转的104.3倍。

  它的准确意思是，把GB300推到自己最快的解码速度，也就是每秒169个Token，在那一个点上，Jalapeño的吞吐是它的104.3倍。

  三个模型上都是这个走势，GPT-OSS到53.7倍，1T模型到56.1倍。

  换句话说，对手跑到极限开始喘的地方，正是它还在从容巡航的地方。

  如果按各自最好的工作点算峰值，差距会温和很多，三个模型上分别是1.9倍、1.7倍和1.5倍。

  SemiAnalysis这边，则是把供电、散热、网络全算进去，然后再摊到每颗芯片头上。

  结果，Jalapeño每颗1.125千瓦，GB200是1.87千瓦，而Vera Rubin是3.3千瓦。

  在这个口径下跑GPT-OSS，Jalapeño每兆瓦每秒吐出约5300万个Token，GB200 NVL72只有约1000万。

  成本方面，每芯片每小时的总拥有成本，Jalapeño是1.56美元，跟H100的1.55美元几乎一样，而Vera Rubin是3.61美元。

  最要命的是，这些成绩还不是Jalapeño的全部实力。

  它连投机解码和Token预测都没开，也没做prefill和decode的分离部署，而图上其他每颗芯片跑的都是各自最优配置，该开的优化一个不落。

  SemiAnalysis估算，光投机解码这一项就能把每Token成本再压掉2/3以上。

九个月，GPT‑Astra一路干到了流片室

  这么一颗东西，从设计到流片OpenAI只用了九个月。相比之下，业内常见的时间是18-36个月。

  做过ASIC的都知道，这个周期里最磨人的活是验证。仿真得一轮轮重跑，改一个地方就得从头再来。

  OpenAI之所以能「开挂」，是因为它把自家最强的模型请进了流片室——

  协助开发Jalapeño的模型叫GPT-Astra，也就是外界一直在传的GPT-6！

  在整个过程里，GPT-Astra基本上成了团队的最强辅助。

  它帮着探索实现方案，把「设计-测量-验证」这一整圈往死里压，还顺手微操了算术电路。

  微操到什么程度呢？SemiAnalysis挖到的数字是，AI辅助设计让SIMD单元面积减少8%，矩阵引擎面积减少10%。

  同时，这些模块在时序和功耗上都比初版更好。

  主计算die约840平方毫米，而EUV光刻机的掩模版极限是858平方毫米，这块硅离物理天花板只差18平方毫米。

  可以说，基本上把光刻机能画的地方占满了，一点没留。

  每瓦HBM带宽这一项，Jalapeño是22，第二名Rubin是11.1，GB300只有5.71。它比第二名高出整整一倍。

  而每瓦FLOPs它是19.1，Rubin是19.4，两者几乎打平，可Rubin要烧1800瓦以上，Jalapeño只要700瓦。

  这还只是用A0步进跑的。B0已经在晶圆厂里了，每瓦性能比A0还要再高约25%。

  就这样，靠着Codex加GPT-Astra这对王炸组合，OpenAI在短短两个月内，把三个原本压根没排进计划的开源模型，一路爆改到了高性能状态。

  更吓人的是，在最吃性能的「注意力」和MoE模块上，AI手敲的代码跑起来，直接比人类顶尖专家快了1.5到1.8倍。

  AI设计芯片，芯片跑AI，AI再回头优化芯片上的AI。

  这个飞轮，OpenAI已经转起来了。

CUDA护城河，死了？

  一直以来，英伟达最深的护城河一直是CUDA。

  将近二十年攒下来的软件栈养出了全世界工程师的肌肉记忆，换一次硬件就得推倒重来。

  而SemiAnalysis在文章里下了一句相当重的判断，说CUDA的护城河可能已经死了。

  理由，就是速度。

  他们还补了一个更扎心的对照，英伟达的Rubin其实比Jalapeño早一个月完成CoWoS流片。

  可到现在为止，外界能看到的Rubin成绩只有CoreWeave工程样片那点数据，英伟达并没有像OpenAI这样把第三方放进实验室随便测。

  所以问题出在软件起步的速度上，英伟达的硬件本身没毛病。

  而从零开始甚至还让OpenAI占了便宜，不用背历史包袱，架构可以完全按白纸来画。

  SemiAnalysis最后那句写得很有画面感——

他们说GPT-5.6 Sol这类跑在英伟达GPU上的OpenAI模型，被用来设计了一颗真正威胁CUDA护城河的芯片，英伟达自己的GPU正在实时催生自己的「接班人」。

10吉瓦，这才刚开场

  Jalapeño只是一条战线的第一枪。

  去年10月，OpenAI和博通搞了个大动作，签了个10GW定制加速器的合作大单。

  10GW量级，差不多相当于十座核电机组满发。

  顺便说，装CPU的托盘叫Katsu日式炸猪排，装芯片的叫Vindaloo印度咖喱，交换机叫Chana鹰嘴豆，从日本菜一路辣到印度菜，这帮人是真想让你记住这套系统。

  而Jalapeño只是路线图上的第一代，OpenAI在报告里写得明明白白——

  Gen2已经在深度开发，Gen3也正在成形。

  量产要到2027年才逐步爬坡，下一个里程碑是100兆瓦。

  不过，就在今天，OpenAI还被爆出，数据中心大总管Chris Malone走了！

  Malone可是负责「星际之门」（Stargate）的掌门人。

  如今，IPO越来越近，在这个节骨眼上，失去算力基础设施的关键统帅，不禁让人对OpenAI背后的暗流涌动浮想联翩。

  当然，一颗Jalapeño，还不足以掀翻英伟达。

  但真正危险的信号在于，OpenAI已经把模型、芯片和软件拧成了一个加速飞轮。

  今天的Jalapeño只是第一代，后面还有Gen2、Gen3，以及10GW的算力版图。哪怕核心高管离场，也挡不住这条路线继续向前。

  英伟达依然坐在王座上。

  只是这一次，替代者没有在门外排队，它已经跑进了机房。

  英伟达的对手，终于开始自己造英伟达了。