Por Hannah Pérez  

OpenAI afirma que su primer procesador de inteligencia artificial desarrollado junto a Broadcom logró superar al Nvidia GB300 en pruebas de eficiencia energética y velocidad de respuesta. El chip, llamado Jalapeño, está diseñado específicamente para ejecutar modelos ya entrenados y comenzará a incorporarse a la infraestructura de OpenAI antes de finalizar 2026.

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  • OpenAI asegura que Jalapeño superó al Nvidia GB300 en rendimiento por unidad de energía y latencia durante pruebas de inferencia.
  • El procesador funciona alrededor de 700 vatios y busca reducir uno de los mayores costos de los centros de datos de IA: la electricidad.
  • Jalapeño no está diseñado para entrenar modelos y tampoco fue comparado con Vera Rubin, la generación más reciente de chips de Nvidia.
  • OpenAI desarrolló el procesador junto a Broadcom como parte de una estrategia de infraestructura propia que contempla varias generaciones de chips.
  • La compañía espera comenzar a desplegar Jalapeño antes de que termine 2026 y ya trabaja en una segunda y tercera generación.

 

 

La compañía de inteligencia artificial (IA) detrás de ChatGPT, OpenAI, está avanzando en su objetivo de reducir la dependencia de proveedores externos de hardware con Jalapeño, su primer procesador personalizado para IA, y asegura que las primeras pruebas muestran resultados capaces de superar algunos de los chips más avanzados de Nvidia.

Según informó Bloomberg este martes, Jalapeño obtuvo mejores resultados que el Nvidia GB300 en dos métricas consideradas especialmente importantes para ejecutar modelos de inteligencia artificial: la cantidad de trabajo que puede procesar por unidad de energía y la velocidad con la que devuelve una respuesta.

Richard Ho, responsable del programa de chips de OpenAI, explicó al medio que las pruebas utilizaron como referencia el GB300, que figuraba entre las alternativas líderes disponibles en el sistema público de benchmarking InferenceX de SemiAnalysis.

La afirmación representa un avance significativo para OpenAI, pero requiere una distinción importante: Jalapeño no superó a Nvidia en todas las tareas de inteligencia artificial.

El nuevo procesador está diseñado específicamente para inferencia, es decir, el proceso mediante el cual un modelo ya entrenado recibe una consulta, ejecuta cálculos y genera una respuesta. No está pensado para entrenar modelos desde cero, una categoría donde las GPU de Nvidia continúan siendo fundamentales para OpenAI y buena parte de la industria.

Además, las pruebas mencionadas por Bloomberg no enfrentaron Jalapeño con Vera Rubin, la generación más reciente de aceleradores de Nvidia, que comenzó recientemente sus envíos.

Jalapeño busca hacer la IA más rápida y barata

Uno de los aspectos más relevantes del nuevo procesador es que OpenAI asegura haber conseguido simultáneamente dos características que habitualmente obligan a hacer concesiones en el diseño de chips: alto throughput y baja latencia.

El throughput mide cuánto trabajo total puede procesar un sistema durante un determinado período, algo fundamental cuando millones de usuarios consultan simultáneamente servicios como ChatGPT.

La latencia, por otro lado, mide cuánto tarda el sistema en comenzar o completar una respuesta, una variable especialmente importante para aplicaciones interactivas, asistentes en tiempo real y agentes de inteligencia artificial.

“En el laboratorio, Jalapeño está mostrando rendimiento tanto en el dominio de alto throughput, lo que significa que podrá servir a muchos clientes de forma más económica, como en baja latencia”, explicó Ho a Bloomberg.

En la práctica, esta combinación podría permitir que OpenAI utilice diferentes configuraciones según las necesidades de sus clientes: algunas optimizadas para reducir costos y otras para entregar respuestas más rápidamente.

OpenAI ya había presentado oficialmente Jalapeño en junio, cuando explicó que el procesador fue diseñado desde cero para cargas de trabajo de grandes modelos de lenguaje y que las primeras pruebas mostraban una mejora sustancial en rendimiento por vatio frente al estado del arte disponible.

Un chip de aproximadamente 700 vatios

La eficiencia energética es uno de los elementos centrales de la apuesta. Según Ho, Jalapeño está consiguiendo sus resultados funcionando alrededor de 700 vatios, algo que podría traducirse en ahorros significativos cuando el procesador sea utilizado en grandes centros de datos.

La electricidad se ha convertido en una de las principales limitaciones económicas y físicas para la expansión de la inteligencia artificial. Los gigantes tecnológicos están construyendo instalaciones que requieren varios gigavatios de capacidad y compiten cada vez más no solo por chips, sino también por acceso a energía, redes eléctricas y sistemas de refrigeración.

Reducir el consumo por unidad de trabajo significa que una compañía puede ejecutar más consultas dentro del mismo presupuesto energético.

Para OpenAI, esto es particularmente relevante debido al enorme volumen de inferencia generado por ChatGPT, Codex, su API y sus futuros productos basados en agentes. La empresa afirma que Jalapeño fue diseñado específicamente alrededor de estos patrones de uso, en lugar de adaptar un acelerador originalmente pensado para cargas más generales.

OpenAI prueba modelos de DeepSeek y Moonshot AI

OpenAI no limitó las pruebas a sus propios modelos. Según Bloomberg, la compañía evaluó públicamente Jalapeño utilizando uno de sus modelos abiertos más pequeños y también modelos desarrollados por DeepSeek y Moonshot AI.

Las ventajas fueron particularmente amplias durante la ejecución de Kimi, el modelo de Moonshot AI y el mayor utilizado en las pruebas públicas.

OpenAI también habría ejecutado internamente algunos de sus modelos avanzados todavía no publicados y asegura que el desempeño del procesador mejoró a medida que aumentaba el tamaño y la complejidad de las cargas. Esto podría ser especialmente importante porque los modelos de lenguaje modernos requieren mover enormes cantidades de información entre memoria y unidades de cálculo.

El diseño de Jalapeño busca reducir precisamente esos movimientos de datos y equilibrar recursos de cómputo, memoria y redes para acercar el rendimiento real del chip a su capacidad teórica máxima.

OpenAI contra la dependencia de Nvidia

Jalapeño también forma parte de una tendencia mucho mayor dentro de la industria de inteligencia artificial. Microsoft, Google, Amazon, Meta y otras compañías han desarrollado o encargado aceleradores personalizados en un intento por controlar una mayor parte de su infraestructura y reducir su dependencia de Nvidia.

OpenAI está siguiendo ahora un camino similar. La compañía diseñó Jalapeño en colaboración con Broadcom, que aportó experiencia en implementación de silicio, redes y fabricación. Celestica también participa en elementos como placas, racks e integración de sistemas.

OpenAI y Broadcom habían anunciado en octubre de 2025 una colaboración para desplegar hasta 10 gigavatios de aceleradores personalizados de IA, con la instalación de los primeros sistemas prevista para comenzar durante la segunda mitad de 2026 y continuar hasta finales de 2029. Jalapeño constituye la primera pieza concreta de esa estrategia.

En junio, ambas compañías dijeron que el procesador había pasado desde el diseño inicial hasta el tape-out —la etapa final antes de la fabricación del silicio— en apenas nueve meses, un proceso que también fue acelerado mediante el uso de modelos de inteligencia artificial de la propia OpenAI.

No significa el fin de Nvidia para OpenAI

Pese a las comparaciones de rendimiento, OpenAI insiste en que Jalapeño no implica que vaya a abandonar las GPU de Nvidia. Ho aseguró que la empresa continúa considerando a Nvidia un socio fundamental y que seguirá necesitando enormes cantidades de sus procesadores.

La razón es sencilla: la demanda de capacidad computacional de OpenAI crece tan rápido que la compañía está utilizando múltiples arquitecturas y proveedores simultáneamente. El propio Jalapeño tampoco cubre todas las necesidades.

Al estar especializado en inferencia, OpenAI todavía necesita otros aceleradores para el entrenamiento de modelos, mientras que ciertas tareas también pueden beneficiarse de diseños alternativos como los desarrollados por Cerebras Systems.

“Tenemos tanta necesidad de cómputo que por eso contratamos tantos proveedores diferentes”, explicó Ho a Bloomberg.

La estrategia parece apuntar menos a sustituir completamente a Nvidia y más a construir una infraestructura heterogénea en la que OpenAI pueda asignar cada carga al hardware más eficiente.

Ya hay una segunda generación en camino

Jalapeño tampoco será un proyecto aislado. OpenAI ya tiene avanzada una segunda generación del procesador y espera completar su tape-out durante los próximos meses, según Bloomberg.

La compañía incluso trabaja en los conceptos de una tercera generación. OpenAI y Broadcom describen la iniciativa como una plataforma multigeneracional que eventualmente será desplegada a escala de gigavatios con distintos socios de centros de datos.

El objetivo final es económico: reducir el costo de servir cada consulta de inteligencia artificial. Con cientos de millones de usuarios utilizando modelos cada vez más grandes y agentes capaces de ejecutar largas cadenas de tareas, la inferencia se está convirtiendo en una porción creciente del gasto computacional de las compañías de IA.

Si Jalapeño consigue mantener fuera del laboratorio las ventajas de rendimiento y consumo energético que OpenAI está reportando, la compañía podría controlar una pieza cada vez más importante de su estructura de costos.

Sin embargo, los resultados siguen siendo preliminares. OpenAI todavía está completando sus mediciones finales y las comparaciones divulgadas hasta ahora no incluyen la arquitectura Vera Rubin de Nvidia.

Por ahora, Jalapeño representa menos una derrota para Nvidia que una señal de hacia dónde se dirige la industria: los mayores desarrolladores de inteligencia artificial ya no quieren limitarse a diseñar modelos; también quieren controlar el hardware sobre el que esos modelos funcionan.

Imagen de Unsplash

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA

 


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