- OpenAI hat am Dienstag die ersten Benchmark-Ergebnisse für Jalapeño, seinen von Broadcom entwickelten Inferenzchip, veröffentlicht.
- Das Unternehmen gab an, dass der Chip bis zu 1,9-mal mehr Arbeit pro Watt liefert und eine bis zu 3,6-mal geringere Latenz als Nvidias GB200- und GB300-Systeme auf drei offenen Modellen bietet.
- Der Chip ist ausschließlich für den internen Einsatz bei OpenAI bestimmt und wird Ende 2026 in kleinen Stückzahlen eingesetzt.
OpenAI hat seine ersten Benchmark-Ergebnisse für Jalapeño veröffentlicht, seinen hauseigenen Inference-Chip, der mit Broadcom entwickelt wurde.
Das Unternehmen behauptet, dass der Chip mehr KI-Arbeit pro Watt leistet und Antworten schneller zurückgibt als die Nvidia GB200- und GB300-Rack-Systeme, gegen die er gemessen wurde.
Wie performt OpenAIs neuer Chip?
OpenAI hat Benchmark-Ergebnisse für seinen neuen hauseigenen KI-Chip namens Jalapeño veröffentlicht. Der Chip wurde durch InferenceX, einen öffentlichen Benchmark von SemiAnalysis, der die gesamte Aufgabe des Bediensens einer KI-Anfrage misst, geführt und auf OpenAIs eigenem GPT-OSS 120B, DeepAeks R1 670B und Moonshot AIs Kimi K2.5 1T getestet.
OpenAI sagte, sein neuer Chip leistete 1,5 bis 1,9 Mal mehr Arbeit pro Einheit Strom als die anderen Systeme, gegen die er getestet wurde. Er beantwortete Anfragen auch 1,7 bis 3,6 Mal schneller.
Für die am meisten interaktiven Aufgaben, die viel Hin- und Her erfordern, wuchs die Lücke auf das 2,1- bis 4,1-Fache an.
Richard Ho, OpenAIs Hardware-Vizepräsident, sagte Reportern, der Chip bewältige mehr Arbeit auf einmal und reagiere auch schneller, was die meisten Chips nicht gleichzeitig tun können.
Die Vergleichspunkte waren Nvidias GB200- und GB300-Superchips, die zu der Zeit die besten Ergebnisse waren, die InferenceX aufzuweisen hatte. Beim größten getesteten Modell, Kimi K2.5, sagte OpenAI, Jalapeño erreiche etwa das 1,5-Fache der Spitzenleistung pro Watt und eine 3,4-mal niedrigere Latenz.
Es gibt keinen Mietmarkt, keine Instanzart und keine Pläne, Jalapeño zu verkaufen. Als gefragt wurde, ob OpenAI den Chip anderen anbieten würde, sagte Ho, das Unternehmen „kämpfe darum, genug Rechenleistung für seine eigenen Bedürfnisse zu haben.“
OpenAI hat das Budget und die Bodenfläche, ist aber derzeit durch die Stromversorgung der Rechenzentren begrenzt, nicht durch Budget oder Bodenfläche, was Tokens pro Megawatt zur entscheidenden Metrik macht.
Inference läuft kontinuierlich über ChatGPT und die API, sodass das Einsparen von Watt pro Token sich im Maßstab, in dem OpenAI operiert, schnell summiert. Der Chip ist mit 700 Watt bewertet, wurde aber bei den getesteten Workloads auf oder unter 550 Watt gehalten.
Der Chip passt in OpenAIs Deal mit Broadcom vom Oktober 2025, um 10 Gigawatt an von OpenAI entworfenen Beschleunigern bis 2029 einzusetzen. Cryptopolitan berichtete, als die Partnerschaft erstmals skizziert wurde.
Wird OpenAI ausschließlich auf seine eigenen Chips umsteigen?
Auf Hot Chips sagte Ho, dass OpenAI den Chip in Racks von 128 Einheiten einsetzen wird, wobei ein voller Pod 2.048 ASICs betreibt. Eine 128-Chip-Implementierung liefert 1,7 Exaflops an 4-Bit-Compute und 27,5 Terabyte HBM4, wobei jedes Paket 15,4 Terabyte pro Sekunde an Speicherbandbreite trägt.
OpenAI sagte, es habe seine eigenen Modelle verwendet, um die Arbeit an Jalapeño zu beschleunigen, und sei in nur neun Monaten vom Design zur Tape-Out gekommen. Ho fügte hinzu, dass eine zweite Generation „tief in der Entwicklung“ ist und eine dritte im Gange ist.
Selbst mit den Benchmark-Ansprüchen tauscht OpenAI seine GPU-Flotte jedoch nicht aus. Ho beschrieb Jalapeño als ein Teil einer Compute-Strategie, die weiterhin auf „sehr, sehr gute Partner“ bei Nvidia und Cerebras setzt. Der Chip wird Berichten zufolge bis Ende 2026 in kleinen Stückzahlen eingesetzt, bevor er durch 2027 hochgefahren wird.
Bemerkenswerterweise stammen alle Zahlen von OpenAI; SemiAnalysis verifizierte die InferenceX-Läufe persönlich, führte jedoch nicht die vollständige Suite aus oder sah Ergebnisse von AgentX.
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Häufig gestellte Fragen
Was ist der OpenAI-Jalapeño-Chip?
Jalapeño ist OpenAIs erster eigener Custom-Chip, ein rein auf Inferenz ausgelegter ASIC, der in Zusammenarbeit mit Broadcom entwickelt wurde und zum Ausführen trainierter Modelle dient, nicht jedoch zum Trainieren selbst.
Wie schneidet Jalapeño im Vergleich zu Nvidias Chips ab?
Auf dem InferenceX-Benchmark lieferte OpenAI zufolge Jalapeño zwischen 1,5 und 1,9-mal mehr KI-Arbeit pro Watt sowie eine um das 1,7- bis 3,6-Fache geringere Latenz als Nvidias GB200- und GB300-Systeme über GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 und Kimi K2.5 hinweg.
Können andere Unternehmen den Jalapeño-Chip kaufen oder mieten?
Nein. OpenAI verkauft den Chip nicht und bietet auch keine Mietmöglichkeiten an; VP Richard Ho erklärte, dass das Unternehmen die gesamte Rechenleistung für sich selbst benötigt, sodass Jalapeño ausschließlich dem eigenen Datenverkehr von OpenAI dient.
Hannah Collymore
Hannah ist Autorin und Redakteurin mit fast einem Jahrzehnt Erfahrung im Bloggen und in der Berichterstattung über Events im Krypto-Bereich. Bei Cryptopolitan arbeitet sie an der News-Seite und berichtet sowie analysiert die neuesten Entwicklungen in den Bereichen DeFi, RWA, Krypto-Regulierung, KI und Zukunftstechnologien. Sie hat ihr Studium an der Arcadia University mit einem Abschluss in Betriebswirtschaft abgeschlossen.
