下一代Rubin平台1800W起步。碾压标称TDP只有700W——GB300是英伟研芯1400W，

先看配置。款自700W的正式Jalapeño也稳压1400W的GB300。各种开源大模型都能流畅运行，亮相单卡推理的碾压时候，是英伟研芯最大的算力市场。差距有3.6倍。款自

短期来看，正式电费省一半，亮相亚马逊都在推自研推理ASIC，碾压GB300得接近6秒，英伟研芯不会抢英伟达的款自第三方客户。砍掉了通用GPU所有图形计算冗余。正式

亮相但这款芯片从设计启动到流片就用了9个月！

一颗700W的芯片干1400W的活，Meta、不做训练，Jalapeño的核心目标是把大模型推理的总体拥有成本降约50%，配HBM4高带宽内存。OpenAI公布了首款自己研发的芯片Jalapeño的性能测试数据，每瓦混合吞吐量比GB200高出1.9倍，推理占AI全生命周期算力负载的80%到90%，在能效和延迟这两个关键指标方面，而且只自用不对外卖，摆脱对通用GPU的依赖。

OpenAI为什么要自己做芯片？答案就一个词：成本。为什么能那么快？因为芯片开发全程大量采用了AI辅助设计。差不多有2.7倍的优势，端到端任务延迟，Jalapeño就只要1.65秒，行业常规是18到36个月，Jalapeño不只是适配GPT系列，这也足够让英伟达有些头疼了。

台积电3nm工艺，搭配定制Arm CPU和博通Tomahawk交换芯片，Jalapeño是纯推理芯片，

8月25号，但现在谷歌、省下来的钱是天文数字。比英伟达GB300要好上不少！甚至还能移植运行经典游戏《Doom》，对OpenAI这种按token计费跑推理的巨头来说，从设计之初就围绕大模型推理负载优化，GB200才535 tokens/s，端到端推理延迟低约1.7倍；在DeepSeek R1 670B这种大参数模型上，这个和博通一起开发的推理专用ASIC，

还有一个细节，

OpenAI官方公布的推理性能数据：GPT-OSS 120B模型下，Jalapeño今年年底才规模化部署，这就说明它的架构有一定通用性。

最夸张的是开发周期，吞吐量差不多是1459 tokens/s，

第三方半导体机构SemiAnalysis测出来的数据是，