OpenAI presentó los primeros datos de rendimiento de Jalapeño, su primer chip personalizado diseñado específicamente para ejecutar la inferencia de modelos de inteligencia artificial. La compañía asegura que el nuevo procesador permitirá ofrecer respuestas más rápidas, mejorar el funcionamiento de los agentes de IA y aumentar la capacidad de procesamiento con un menor consumo energético.
El chip, anunciado originalmente en junio, fue desarrollado por OpenAI en colaboración con Broadcom y forma parte de una estrategia más amplia para reducir la dependencia de procesadores externos y diseñar una infraestructura adaptada a las necesidades de sus propios modelos.
La intención de OpenAI es convertir Jalapeño en una plataforma que evolucione durante varias generaciones y permita desarrollar de manera conjunta modelos, chips, memoria y sistemas de cómputo.
"Jalapeño puede servir más trabajo de IA por unidad de energía, mientras también responde más rápidamente", explicó Richard Ho, director de hardware de OpenAI. Según el ejecutivo, el procesador puede ser eficiente cuando atiende simultáneamente a numerosos usuarios y, al mismo tiempo, alcanzar niveles muy bajos de latencia.
Un chip diseñado junto con los modelos de IA
Una de las particularidades del proyecto es que Jalapeño fue desarrollado teniendo en cuenta desde el comienzo los modelos de inteligencia artificial de OpenAI.
La compañía utilizó además algunos de sus modelos más recientes para colaborar en tareas relacionadas con la optimización y programación del propio procesador, en una estrategia en la que hardware y software se desarrollan de manera cada vez más integrada.
OpenAI prevé comenzar a incorporar Jalapeño a su propia infraestructura de cómputo hacia finales de este año.
El objetivo es mejorar especialmente la fase de inferencia, es decir, el momento en que un modelo ya entrenado recibe una consulta y genera una respuesta. Esta etapa concentra una parte creciente del costo de operar servicios de IA utilizados por millones de personas.
Una mayor eficiencia en inferencia puede traducirse en más consultas procesadas con la misma infraestructura, menores tiempos de espera y un menor consumo de electricidad.
También funciona con modelos de otras compañías
OpenAI destacó que el rendimiento del procesador no se limita a sus propios modelos.
Las pruebas incluyeron GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 y Kimi K2.5 1T, lo que, según la empresa, demuestra que la arquitectura puede trabajar tanto con modelos propios como externos.
En esos ensayos, Jalapeño consiguió procesar entre 1,5 y 1,9 veces más trabajo de IA por vatio, tomando como referencia el consumo máximo, frente a sistemas comparables.
La compañía también informó una reducción de entre 1,7 y 3,6 veces en la latencia de extremo a extremo, uno de los indicadores fundamentales para servicios en los que los usuarios esperan respuestas prácticamente inmediatas.
En GPT-OSS, de 120.000 millones de parámetros, el rendimiento por kilovatio fue 1,9 veces superior; en DeepSeek R1, de 670.000 millones, alcanzó una mejora de 1,7 veces; mientras que con Kimi K2.5, de un billón de parámetros, fue 1,5 veces mayor.
El desafío de los agentes de IA
Las diferencias serían todavía mayores en aplicaciones altamente interactivas y en el funcionamiento de agentes de inteligencia artificial.
Según los resultados divulgados por OpenAI, Jalapeño ofrece en este tipo de tareas un rendimiento entre 2,1 y 4,1 veces superior al de sistemas similares.
Este punto resulta especialmente relevante para la nueva generación de agentes, capaces de realizar cadenas de acciones, utilizar herramientas, consultar información y ejecutar tareas durante períodos prolongados.
En esos escenarios, reducir la latencia entre cada paso puede tener un impacto considerable sobre el tiempo total necesario para completar una tarea.
La eficiencia energética también aparece como uno de los principales argumentos del nuevo procesador. Aunque Jalapeño tiene una potencia nominal de 700 vatios, OpenAI asegura que durante pruebas con cargas reales se mantuvo en 550 vatios o menos.
La comparación con Nvidia
Jalapeño también fue evaluado mediante InferenceX, una plataforma pública de benchmarks para sistemas de inferencia.
De acuerdo con los resultados difundidos por OpenAI, el procesador consiguió ofrecer más tokens por usuario y mayor capacidad de procesamiento por kilovatio frente a algunos de los principales sistemas comerciales utilizados actualmente para inteligencia artificial.
Entre las arquitecturas utilizadas como referencia aparecen los sistemas Blackwell GB200 y GB300 de Nvidia, compañía que domina actualmente el mercado mundial de aceleradores utilizados para entrenar y ejecutar grandes modelos de IA.
El desarrollo de un chip propio coloca así a OpenAI dentro de una tendencia que ya siguen otras grandes tecnológicas: diseñar procesadores específicamente optimizados para sus cargas de inteligencia artificial en lugar de depender exclusivamente de hardware de terceros.
Para OpenAI, el desafío ahora será trasladar los resultados obtenidos en las pruebas a una infraestructura utilizada a gran escala. Si los niveles de rendimiento y eficiencia anunciados se mantienen cuando Jalapeño comience a operar en sus centros de datos, el chip podría convertirse en una pieza importante de la infraestructura que sostiene sus futuros modelos y servicios de inteligencia artificial.
Con información de Europa Press