A OpenAI levou o Jalapeño, seu primeiro chip personalizado para inferência de IA, do início do projeto ao tape-out em nove meses, usando seus próprios modelos de inteligência artificial para acelerar etapas de desenvolvimento, otimização e verificação. O processo foi destacado pela CFO Sarah Friar durante a conferência Communacopia + Technology, do Goldman Sachs.
O tape-out marca a conclusão do desenho de um chip antes do envio para fabricação. Segundo a OpenAI, seus modelos ajudaram a explorar diferentes implementações e reduzir ciclos de projeto, medição e verificação dos circuitos.
O Jalapeño foi co-desenvolvido com a Broadcom, responsável por parte da implementação do silício e da infraestrutura de rede. A Celestica participa da integração de placas, racks e sistemas.
Chip será usado na infraestrutura da OpenAI
O processador foi desenvolvido especificamente para inferência de grandes modelos de linguagem, etapa em que modelos já treinados processam solicitações e produzem respostas. A companhia planeja iniciar a implantação do Jalapeño em sua infraestrutura até o fim de 2026.
Testes divulgados pela empresa indicaram entre 1,5 e 1,9 vez mais processamento por watt e latência de ponta a ponta entre 1,7 e 3,6 vezes menor que os sistemas comerciais usados na comparação, dependendo do modelo.
Os testes incluíram GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 e Kimi K2.5.
OpenAI também disputa custo com modelos chineses
Friar afirmou ainda que a redução de 80% no preço do Luna, modelo de menor custo da OpenAI, ajudou a elevar seu uso em aproximadamente dez vezes.
Segundo a executiva, executar o Luna pode sair mais barato do que operar alguns modelos chineses de pesos abertos por meio de provedores de nuvem. Ela citou como exemplo o GLM 5.3, da Z.ai.
A comparação reforça uma estratégia mais ampla da OpenAI de reduzir o custo de operação de seus modelos tanto no software quanto na infraestrutura usada para executá-los.
