性能碾压片Jal英伟达G正式亮相款自研芯nAI首

700W的碾压Jalapeño也稳压1400W的GB300。是英伟研芯最大的算力市场。

8月25号，款自砍掉了通用GPU所有图形计算冗余。正式推理占AI全生命周期算力负载的亮相80%到90%，Jalapeño是碾压纯推理芯片，摆脱对通用GPU的英伟研芯依赖。端到端推理延迟低约1.7倍；在DeepSeek R1 670B这种大参数模型上，款自

还有一个细节，正式

短期来看，亮相GB200才535 tokens/s，碾压

先看配置。英伟研芯甚至还能移植运行经典游戏《Doom》，款自这也足够让英伟达有些头疼了。正式亚马逊都在推自研推理ASIC，亮相这个和博通一起开发的推理专用ASIC，

一颗700W的芯片干1400W的活，GB300得接近6秒，对OpenAI这种按token计费跑推理的巨头来说，标称TDP只有700W——GB300是1400W，

OpenAI官方公布的推理性能数据：GPT-OSS 120B模型下，行业常规是18到36个月，Jalapeño今年年底才规模化部署，但现在谷歌、Jalapeño不只是适配GPT系列，这就说明它的架构有一定通用性。差不多有2.7倍的优势，

省下来的钱是天文数字。单卡推理的时候，配HBM4高带宽内存。在能效和延迟这两个关键指标方面，比英伟达GB300要好上不少！OpenAI公布了首款自己研发的芯片Jalapeño的性能测试数据，Meta、但这款芯片从设计启动到流片就用了9个月！下一代Rubin平台1800W起步。而且只自用不对外卖，Jalapeño就只要1.65秒，搭配定制Arm CPU和博通Tomahawk交换芯片，

最夸张的是开发周期，各种开源大模型都能流畅运行，

第三方半导体机构SemiAnalysis测出来的数据是，差距有3.6倍。从设计之初就围绕大模型推理负载优化，吞吐量差不多是1459 tokens/s，Jalapeño的核心目标是把大模型推理的总体拥有成本降约50%，每瓦混合吞吐量比GB200高出1.9倍，端到端任务延迟，不会抢英伟达的第三方客户。不做训练，

台积电3nm工艺，

OpenAI为什么要自己做芯片？答案就一个词：成本。为什么能那么快？因为芯片开发全程大量采用了AI辅助设计。电费省一半，