OpenAI creó un chip que promete superar a Nvidia en eficiencia para IA: se llama Jalapeño
25 de Agosto, 2026 18:25Con un nombre con sabor mexicano, OpenAI presentó “Jalapeño”, su primer chip personalizado, diseñado específicamente para acelerar la inferencia de inteligencia artificial con una mejor eficiencia energética.
Según la compañía, el nuevo chip entrega “velocidad y eficiencia líderes en la industria en inferencia de IA”.
“Para los clientes, eso puede significar respuestas más rápidas, agentes más receptivos y acceso más fiable a medida que crece la demanda.
Nuestra misión es garantizar que la inteligencia artificial general beneficie a toda la humanidad.
Estos avances ayudarán a que una IA cada vez más capaz sea más asequible y más accesible en general”, dice la publicación oficial.
En Xataka México Sam Altman, CEO de OpenAI: “Estamos cerca de crear a un genio capaz de conceder cualquier deseo” Así las cosas, este procesador supera a la configuración Blackwell de Nvidia en velocidad de respuesta y procesamiento por vatio, y de hecho logra optimizar tareas complejas sin los sacrificios habituales de rendimiento.
De confirmarse, esas capacidades representarían un hito importante en silicio personalizado, y de paso despejarían las dudas sobre si el hardware interno diseñado específicamente para cargas de trabajo modernas de inteligencia artificial puede rivalizar o superar a las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de propósito general.
The Next Web analizó las pruebas y dictaminó: “OpenAI publicó las cifras del chip que construyó para necesitar menos Nvidia.
(…) Sin embargo, hizo sus propias salvedades.
Jalapeño no se probó contra Vera Rubin, la generación más nueva de Nvidia que acaba de empezar a lanzarse, y no puede entrenar modelos en absoluto”.
Así que, aunque sonoros, los titulares basados en las cifras disponibles deben ser tomados con precaución, por lo menos hasta que lleguen números independientes, ya que los que tenemos siguen siendo, pese a todo, los números de OpenAI.
Pero incluso con solo esos números queda claro que es la cifra de potencia la que carga con la mayor parte del peso reputacional del nuevo chip.
Jalapeño alcanza sus mejores resultados en materia de electricidad (700 vatios) y la electricidad es el costo de funcionamiento dominante en cualquier centro de datos.
¿Cómo se compara Jalapeño con Nvidia? Un dato clave acerca de Jalapeño es que OpenAI reveló que sus modelos de IA generativa desempeñaron un papel vital en su creación.
Utilizando modelos internos junto con Codex y plataformas específicas de dominio como GPT-Astra, los equipos de ingeniería pasaron del concepto inicial al chip tapeout (el momento exacto en el que finaliza el diseño de un circuito integrado y los archivos geométricos definitivos se envían a la fábrica para su producción) en solo nueve meses, un verdadero récord en estas labores de ingeniería.
TradingView explicó: “Más allá de la síntesis inicial de hardware, OpenAI empleó IA para optimizar circuitos lógicos aritméticos y generar núcleos de software altamente optimizados.
Para bloques arquitectónicos seleccionados dentro de GPT-OSS, las implementaciones escritas por IA superaron a los núcleos expertos humanos entre 1.
5 y 1.
8 veces, acortando drásticamente la fase de puesta en marcha del software para modelos externos a menos de dos meses”.
Según los datos publicados por OpenAI, Jalapeño supera al chip Nvidia GB300 (y a sistemas de la clase GB200 o Blackwell) en la cantidad de trabajo de IA que puede procesar por unidad de energía (rendimiento por vatio) y en la velocidad de respuesta (latencia de extremo a extremo).
En Xataka México Claude Mythos rompió los pilares de la criptografía post-cuántica en 60 horas.
A sus creadores les tomó un mes comprender cómo lo hizo En pruebas de rendimiento con modelos chinos como GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B y Kimi K2.
5 1T, Jalapeño entregó entre 1.
5 y 1.
9 veces más trabajo de IA por vatio, así como una latencia de 1.
7 a 3.
6 veces menor en comparación con los sistemas GB200 de Nvidia.
En cargas de trabajo altamente interactivas, su rendimiento fue de 2.
1 a 4.
1 veces mayor.
La firma de análisis de chips SemiAnalysis pudo probar el hardware en los laboratorios de OpenAI y reportó que Jalapeño “es mejor que Nvidia Blackwell” en términos de tokens por megavatio, al alcanzar más de 700 tokens por segundo por usuario en DeepSeek R1 y aproximadamente 1,400 en GPT-OSS sin necesidad de recurrir a técnicas de decodificación especulativa.
Aunque OpenAI planea desplegar estos chips a finales de año, la empresa mantiene que seguirán dependiendo de socios externos para satisfacer la inmensa demanda de cómputo.
Este avance se enmarca en una competencia global donde otras firmas, como Apple y Anthropic, también intensifican la creación de silicio especializado para dominar el procesamiento de datos a nivel local y en la nube.
Tras este despliegue inicial, se proyecta que la producción en masa y su implementación en centros de datos aumenten significativamente a lo largo de 2027.
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