JALAPEÑO: el chip de inferencia de OpenAI que destroza los benchmarks

TL;DR

JALAPEÑO: el chip de inferencia de OpenAI que destroza los benchmarks

OpenAI ha presentado los primeros resultados medidos de Jalapeño, su primer chip de inferencia hecho a medida. Y los números son demoledores: entre 1,5 y 1,9 veces más trabajo de inteligencia artificial por vatio, y una latencia hasta 3,6 veces menor que los sistemas comerciales más potentes del mercado. Probado con GPT-OSS, DeepSeek R1 y Kimi K2.5, este chip diseñado junto a Broadcom demuestra que OpenAI ya no solo diseña modelos, ahora también diseña el silicio para ejecutarlos.

Capítulos del vídeo

• 00:00 — El chip que destroza los benchmarks
• 00:08 — Qué es Jalapeño
• 00:18 — El benchmark InferenceX
• 00:28 — Resultados: más trabajo por vatio
• 00:43 — Los tres modelos probados
• 00:56 — Kimi K2.5, el más grande
• 01:06 — Consumo sorprendentemente bajo
• 01:18 — Arquitectura: un solo sistema
• 01:32 — Prefill y decode
• 01:47 — IA diseñando el chip
• 02:00 — Codex programando el chip
• 02:18 — Cuándo se desplegará

El contexto

En este vídeo te explico cómo funciona Jalapeño, por qué minimiza el movimiento de datos, cómo la propia inteligencia artificial ayudó a diseñarlo y programarlo, y cuándo empezará a desplegarse en la infraestructura de OpenAI.

Análisis

DATOS CLAVE

• 1,5–1,9× más trabajo de IA por vatio en los tres modelos probados

• 1,7–3,6× menor latencia de extremo a extremo

Puntos clave

• Ver datos y cifras en el vídeo: https://www.youtube.com/watch?v=nDUPmOsCmR4
• Investigación previa documentada en el pipeline de vídeo (research.md del proyecto)
• Fuentes primarias listadas a continuación

Conclusión

• 700 W de potencia nominal, pero ≤550 W medidos en las pruebas

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Artículo generado automáticamente desde el vídeo publicado en nramosdev. Cada número citado proviene de la investigación verificada del pipeline.