OpenAI presenta su propio chip Jalapeño para LLMs



OpenAI ha desarrollado un nuevo chip llamado Jalapeño, diseñado específicamente para la inferencia de LLM. Se espera que supere el rendimiento de los chips de Nvidia entre 2.1 y 4.1 veces.
OpenAI presenta su propio chip Jalapeño para LLMs
OpenAI, en colaboración con Broadcom, ha desarrollado un nuevo chip llamado Jalapeño, diseñado específicamente para la inferencia de modelos de lenguaje grande (LLM) y sistemas relacionados como Codex.
Actualmente, el chip está en fase de pruebas, pero ya hay resultados preliminares. Según estos resultados, Jalapeño supera a los chips Nvidia GB200 y GB300 en términos de velocidad y eficiencia. Para cargas de trabajo altamente interactivas, se informa que el rendimiento del nuevo chip es de 2.1 a 4.1 veces mayor.
Se planea que el chip se utilice a finales de 2026.
Por qué es importante
AnálisisEste chip podría tener un impacto significativo en el mercado de procesamiento de datos al proporcionar un mayor rendimiento para modelos de lenguaje grandes. También destaca la creciente competencia entre las empresas tecnológicas en el sector de la IA.
Debatir en la comunidad
Comparte tus preguntas e ideas con desarrolladores
Relacionado en el ecosistema
Guías prácticas, terminología y skills de agentes
Cuatro consejos para el currículum del responsable de desarrollo de IA aplicada en OpenAI
Wulfie Bain, responsable de desarrollo de IA aplicada en OpenAI, destacó cuatro reglas: brevedad, relevancia, enfoque en resultados y logros más importantes al inicio.
AI Radar: GPT-6.1 Terra, Gemini 4 Carbon, Mistral Large 4 y cambios de precios de OpenAI y Anthropic
Resumen de novedades de IA: nuevos modelos LLM, cambios en suscripciones de OpenAI y Anthropic, modelos de mundo, generadores de vídeo y detalles corporativos.
Codex Skills para principiantes: automatización de flujos de trabajo con agentes de IA
Guía práctica para crear y ejecutar Skills en Codex: anatomía de SKILL.md, activación explícita y automática, diferencias entre skills, scripts y tools, Skills API y límites de seguridad.
JSON — Datos estructurados para programas, APIs y agentes de IA
Guía práctica y completa sobre JSON: especificación de sintaxis, serialización con parse y stringify, consumo de APIs REST, validación con JSON Schema y salidas estructuradas para LLMs.