OpenAI ya tiene su propio chip de inferencia para IA y se llama Jalapeño. Y según los análisis de SemiAnalysis que recoge Xataka, ha conseguido algo inesperado: superar a los Nvidia Blackwell en varias cargas de trabajo.
Qué es Jalapeño, el chip que OpenAI no quiere vender
OpenAI ha diseñado el chip para una única obsesión: ejecutar modelos de lenguaje ya entrenados, no para entrenarlos. Eso significa sacrificar flexibilidad de GPU a cambio de optimizar la inferencia, el proceso por el que ChatGPT, la API o un agente devuelven respuestas cada dos por tres.
Los analistas de SemiAnalysis —la firma que se ha convertido en la voz más temida de la industria de semiconductores— pusieron a prueba el Jalapeño con tres modelos abiertos: GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B y Kimi K2.5 1T. Las cifras dan para titular: hasta 3,6 veces menos latencia frente a Blackwell y entre 1,5 y 1,9 veces más rendimiento por vatio.
Dónde gana contra Blackwell y qué le falta
Lo más incómodo para Nvidia no es solo ganar en esas métricas. Es que Jalapeño consigue esa ventaja sin usar aún Multi-Token Prediction, la técnica que genera varios tokens especulativos a la vez y que sí estaba activa en las configuraciones rivales. Cuando la incluya, el margen puede crecer. En coste total de propiedad, de hecho, los analistas creen que se acerca a Vera Rubin, la próxima generación de chips de Nvidia.
A ver, que nadie entierre a Nvidia antes de tiempo. La compañía de Jensen Huang sigue dominando el entrenamiento de modelos y, sobre todo, un ecosistema CUDA que lleva casi dos décadas construyéndose. OpenAI seguirá necesitando muchísimas GPUs de Nvidia para entrenar y también, probablemente, para una parte de la inferencia.
Jalapeño no nace para venderse a terceros, al menos de momento. La empresa liderada por Sam Altman quiere usarlo en su propia infraestructura. Persigue dos cosas: reducir el coste de cada token y depender menos de Nvidia. Tiene sentido: entrenar un modelo cuesta una fortuna, pero lo haces una vez; servirlo cuesta dinero cada vez que alguien lo usa.
OpenAI no ha creado una GPU para venderla: ha construido una palanca para dejar de depender del hardware que le cobra cada token.
La batalla de la inferencia ya no es secreto. Google lleva años con sus TPU, Amazon tiene Titanium e Inferentia, y Microsoft y Meta también disponen de chips especializados. Nvidia mantiene el trono en entrenamiento, pero en servir modelos la competencia aprieta de verdad.
La batalla de la inferencia ya no se juega solo con GPUs
La jugada recuerda a lo que ya hicieron Google con las TPU o Amazon con Inferentia: si controlas el hardware, controlas el margen. La mayoría de los analistas coincide en que el movimiento es lógico. OpenAI sabe mejor que nadie qué necesitan sus modelos a la hora de servir respuestas, y un chip a medida para esa tarea le permite arañar eficiencia en algo que repite miles de millones de veces.
Conviene no pasarse de listos. Nvidia tiene un as en la manga tras pagar 20.000 millones de dólares para licenciar la tecnología de Groq, así que la respuesta no tardará. Aun así, que OpenAI deje de ser un cliente cautivo para convertirse en fabricante de su propio acelerador cambia el tablero de forma inédita.
El siguiente capítulo es casi predecible: tocará ver si SemiAnalysis afina las cifras cuando Jalapeño active la Multi-Token Prediction y, sobre todo, si OpenAI se atreve a airear costes reales en producción. Si los números aguantan, las grandes tecnológicas pueden empezar a plantearse si necesitan menos Nvidia de la que creían.
Hype-O-Meter
Nivel de hype: 8/10. Jalapeño no es una GPU universal, pero en lo suyo —servir modelos con latencia baja y eficiencia disparada— alcanza cifras que obligan a revisar la narrativa de Nvidia. El hype está justificado, con la boca pequeña de que OpenAI aún no muestra datos de coste en producción.
El resumen para vagos (TL;DR)
- 🎯 ¿Qué ha pasado? OpenAI ha presentado Jalapeño, su primer chip propio de inferencia para IA.
- 🔥 ¿Por qué importa? Supera a Nvidia Blackwell en latencia y rendimiento por vatio en pruebas de SemiAnalysis.
- 🤔 ¿Nos afecta o es solo un meme? No lo comprarás, pero abaratará tokens y presiona el dominio de Nvidia.
