OpenAI ha desarrollado un chip propio de inteligencia artificial que, según las pruebas realizadas por la compañía, superó al GB300 de Nvidia en eficiencia energética y velocidad de respuesta. El procesador, bautizado como Jalapeno, está previsto para empezar a utilizarse a finales de este año en los modelos de IA de OpenAI.
El movimiento busca reducir la dependencia de Nvidia y contener el coste de operar la enorme infraestructura necesaria para servicios como ChatGPT. La energía es una de las principales partidas de gasto de los centros de datos dedicados a inteligencia artificial, por lo que un diseño más eficiente podría tener un impacto relevante en los costes de la compañía.
Más rendimiento por unidad de energía y menor latencia
Jalapeno fue evaluado en dos aspectos determinantes para la ejecución de modelos de IA: la cantidad de trabajo que puede procesar por unidad de energía y el tiempo que necesitan los usuarios para recibir una respuesta. Richard Ho, responsable de chips de OpenAI, aseguró que el procesador obtuvo mejores resultados en ambas métricas que el GB300 de Nvidia, que ocupaba la primera posición en el sistema público de pruebas de referencia utilizado.
La comparación es significativa porque el diseño de estos procesadores suele exigir ciertos compromisos. Algunos están preparados para gestionar grandes volúmenes de instrucciones en paralelo, mientras que otros priorizan la respuesta rápida a peticiones individuales. Según Ho, Jalapeno logra combinar las dos capacidades: ofrece un rendimiento elevado cuando debe procesar una carga de trabajo intensa y mantiene una latencia baja cuando la prioridad es responder con rapidez.
El chip funciona con un consumo de unos 700 vatios. OpenAI considera que esta característica podría permitirle atender a más usuarios con un coste menor, sin renunciar a la velocidad de generación de respuestas.
Un chip centrado en la inferencia
El resultado tiene, sin embargo, un alcance concreto. Jalapeno no fue comparado con la última generación Vera Rubin de Nvidia, que ya se está entregando. Además, el procesador de OpenAI no está diseñado para entrenar modelos de inteligencia artificial.
Su función se concentra en la inferencia: la fase en la que un modelo ya entrenado responde a las preguntas de los usuarios y ejecuta tareas. Es precisamente en ese ámbito donde OpenAI pretende asumir una parte cada vez mayor de su infraestructura. Si el chip puede fabricarse a gran escala y proporciona los ahorros previstos, la compañía quiere trasladar progresivamente más cargas de trabajo a sus propios procesadores.
Eso no implica que Nvidia vaya a dejar de ser necesaria para OpenAI. “Nvidia es un socio muy sólido y seguiremos necesitando mucho a Nvidia”, afirmó Ho. La compañía seguirá utilizando los chips del fabricante estadounidense, aunque intenta controlar más elementos de la tecnología sobre la que se apoyan sus productos.
El proyecto avanza hacia una segunda generación
OpenAI desarrolló Jalapeno junto con Broadcom. Ambas empresas anunciaron su colaboración el año pasado y sostienen que lograron completar el primer chip en un plazo récord. La segunda generación ya se encuentra muy avanzada y debería alcanzar en los próximos meses una fase final del diseño. Además, OpenAI ha comenzado a trabajar en los primeros conceptos de una tercera versión.
La empresa utilizó sus propios modelos de IA para acelerar el desarrollo. En las pruebas públicas, Jalapeno ejecutó, entre otros, modelos de DeepSeek y Moonshot AI. OpenAI señaló que las ventajas fueron todavía más claras con el modelo Kimi de mayor tamaño, desarrollado por Moonshot.
La compañía espera que esa diferencia pueda ampliarse a medida que los modelos sean más grandes y exigentes. Para Nvidia, el proyecto introduce una nueva fuente de competencia: OpenAI continúa siendo un cliente importante, pero al mismo tiempo busca depender menos del proveedor que domina buena parte del hardware utilizado por la inteligencia artificial.
