（台泰時報8月27日電）OpenAI正加快布局自研人工智慧（AI）晶片，與半導體大廠Broadcom合作開發首款名為「Jalapeño」的AI晶片，主攻模型完成訓練後的「推論」（Inference）運算。OpenAI表示，在部分公開基準測試中，Jalapeño在運算效率與回應速度方面展現優勢，並與Nvidia GB300進行比較，顯示科技巨頭自研晶片、降低AI基礎設施成本的競爭進一步升溫。

根據報導，Jalapeño並非用來訓練大型AI模型，而是專門處理模型完成訓練後的實際應用，例如使用者輸入提示詞後產生回答，以及執行各類AI服務指令。OpenAI預計今年內開始使用Jalapeño支援旗下AI模型，逐步建立從晶片到運算系統的自有AI基礎設施。

OpenAI晶片團隊負責人Richard Ho表示，Jalapeño的測試透過公開基準系統進行。實驗結果顯示，晶片兼具高吞吐量（High Throughput）與低延遲（Low Latency）兩項特性，前者可同時處理更多AI工作負載，讓OpenAI以較低成本服務更多使用者；後者則能縮短使用者發出指令到AI產生回應所需時間。

能源效率也是Jalapeño的主要訴求之一。報導指出，晶片運作功耗約700瓦，在大型資料中心持續擴張、電力需求快速增加的背景下，若能以較低耗能完成推論工作，可望協助OpenAI降低電力及資料中心營運成本。Richard Ho表示，實際能節省多少成本，仍取決於未來Jalapeño能否順利擴大產量，以及量產後的成本表現。

Jalapeño由OpenAI與Broadcom共同開發。Broadcom長期投入客製化晶片業務，雙方去年已宣布合作。OpenAI指出，Jalapeño在較短時間內完成開發，並已測試包括自家小型開源模型，以及DeepSeek、Moonshot AI等其他業者模型；其中使用Moonshot AI的Kimi模型時，晶片展現更明顯優勢。

值得注意的是，AI也被OpenAI用於晶片本身的研發。公司表示，已利用自家AI工具協助加快晶片設計流程，目前第2代晶片開發已取得相當進展，預計未來數月進入設計定案的Tape Out階段；第3代晶片也已開始概念設計，長期目標是降低全球AI基礎設施的能源與建置成本。

不過，自研晶片並不代表OpenAI準備與Nvidia切割。OpenAI強調，公司仍需要龐大的運算能力，Nvidia依然是重要晶片供應商，未來也將持續大量採購相關產品。Jalapeño更主要的戰略意義，在於增加自有運算選項，讓OpenAI在AI需求持續攀升之際，能進一步掌握晶片配置、能源消耗與基礎設施成本。

圖片來源：Thairath Money