重點一：Jalapeño 是 OpenAI 首款自研 AI 晶片，與博通合作九個月完成從設計到投片，OpenAI 表示相信創下高效能先進半導體史上最快的 ASIC 開發週期。
重點二：早期測試顯示每瓦效能遠優於現有頂尖 GPU；博通執行長郝克·譚估計，成本較典型 AI GPU 低約 50%。
重點三：官方確認 2026 年底前首批部署至微軟等合作夥伴資料中心，後續量產規模與詳細時程以官方公告為準。
OpenAI 與博通（Broadcom）6 月 24 日聯合發表 Jalapeño，這是 OpenAI 旗下第一款自行設計的 AI 晶片（官方稱「Intelligence Processor」，即智慧處理器）。
博通執行長陳福陽（Hock Tan）與半導體解決方案事業群總裁查理·卡瓦斯（Charlie Kawwas）將工程樣品親手交付給 OpenAI 執行長山姆·奧特曼（Sam Altman）與總裁格雷格·布羅克曼（Greg Brockman）。
Jalapeño 屬於 ASIC（特殊應用積體電路，Application-Specific Integrated Circuit），它不像輝達（NVIDIA）GPU 那樣什麼都能跑，而是從頭針對大型語言模型（LLM）的「推論」任務量身設計。
推論是指把已訓練完成的模型提供給用戶使用的那個計算步驟，也就是你每次在 ChatGPT 輸入問題後，系統運算並回傳答案的過程，是 OpenAI 日常算力成本最高的環節之一。
從設計到投片（tape-out，即完成晶片電路設計、正式送廠製造的關鍵節點），整個開發週期僅九個月，OpenAI 表示，他們相信這是高效能先進半導體領域史上最快的 ASIC 開發週期。
速度如此之快，部分原因是 OpenAI 本身的模型參與了晶片設計工作的加速，也就是「用 AI 設計 AI 晶片」。
每瓦效能更高，成本估計低約一半
目前 Jalapeño 工程樣品已在量產目標頻率與功耗下執行 ML 工作負載，包含 GPT-5.3-Codex-Spark。早期測試結果顯示，Jalapeño 的每瓦效能遠優於現有頂尖 AI 加速器。陳福陽接受《彭博》採訪時則給出更具體的數字：成本節省幅度約 50%，低於典型 AI GPU。
這個 50% 成本差距，正是 ASIC 模式的核心邏輯。GPU 是通用設計，彈性高但為了覆蓋所有任務而付出效率代價；ASIC 走反方向，放棄彈性，換取針對特定工作的高效率與低成本，本質上是「把 OpenAI 的推論工作模式直接燒進晶片架構」。
OpenAI 硬體部門主管理查德·何（Richard Ho）說：「我們以最重要的 frontier AI 模型的核心運算（kernel）、記憶體搬移、網路連接與服務模式為依據優化架構。根據早期測試，Jalapeño 能以接近硬體理論極限的效率執行最重要的工作負載。」
OpenAI 總裁布羅克曼則提到，模型幫助加速設計的程度令他們「非常驚訝」，而算力需求之高，持續超出預期。
補充 Nvidia、不取代 Nvidia，但自主版圖持續擴張
Jalapeño 的發表背景是 OpenAI 過去兩年持續分散算力來源的策略布局。在繼續重度依賴輝達 GPU 的同時，OpenAI 先後與超微（AMD）、Cerebras Systems、亞馬遜雲端服務（AWS，含 Trainium AI 晶片）簽署多項協議；博通晶片這一路，OpenAI 計畫花費數百億美元。
博通也與阿波羅全球管理（Apollo Global Management）和黑石集團（Blackstone）設立 AI XPV 融資平台，提供包括 OpenAI 在內的前沿 AI 實驗室算力融資。
Jalapeño 不是要取代 Nvidia，而是讓 OpenAI 在推論端擁有自己的底牌。外界也由此看到 OpenAI 正式從「模型公司」往「全棧基礎設施公司」方向走，涵蓋產品、模型，現在再加上晶片。
部署時程上，官方確認 2026 年底前首批將整合進微軟（Microsoft）及其他資料中心合作夥伴。陳福陽也在財報法說中表示，2026 到 2028 年的需求成長不只是「還好」，而是「看到的是更高的需求」。
資料來源：OpenAI 官方部落格、Bloomberg、CNBC
本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰
