SemiAnalysis 剖析 OpenAI-Nvidia 8 GW Portsmouth 站点核心的 DOE 联邦土地

SemiAnalysis 发推称，自 NVIDIA 在 Hot Chips 上展示 LPX 的出色性能、OpenAI Jalapeno 性能数据公布后，Cerebras 的人一直在 Twitter 上大量 cope-tweeting。作者认为 Cerebras 应专注于持续改进其软件栈和执行，而不是发推自我安慰。

第 027 期 - OpenAI Jalapeño：比英伟达 Blackwell 更强（加速器） 本周 Bryan、Myron 和 Jordan（@JordanNanos）讨论了我们就 OpenAI Jalapeño 撰写的文章。他们涵盖了性能、架构、编程模型、对英伟达的影响等内容。 0：00 开场 1：05 Jalapeño 概览 4：22 每兆瓦 token 数 9：15 基准测试注意事项 13：48 CUDA 护城河 21：12 OpenAI 如何做到的 32：13 …

SemiAnalysis 认为，尽管多数 SLO/开源模型上 AMD 仍落后 NVIDIA，但其工程师正以 AgentX 为基准全力优化，软件有望在近期智能体负载中表现优异。理论上 AMD 硬件性价比远高于 NVIDIA，尤其考虑对 Meta 与 OpenAI 的返利，但当前主要瓶颈在软件，根因是领导层未提供充足的内部研发 GPU 与稳定自动化 QA 集群。

OpenAI Jalapeño：优于英伟达 Blackwell OpenAI 自研 ASIC 与 Rubin 对比，Jalapeño 的 TCO、每 MW 吞吐量，以及火辣细节 https://newsletter.semianalysis.com/p/openai-jalapeno-better-than-nvidia

Azure 上季度增长 43%，全年收入首破 1000 亿美元，但谷歌云同期增长 82%，且云业务营业利润率从 20.7% 扩至 35.6%。微软因不拥有前沿模型与自研芯片，需向英伟达支付其利润率，资本开支中约三分之二投向 CPU/GPU。其合同积压达 6780 亿美元，但剔除 OpenAI 后仅增长 25%，近半未来订单依赖单一客户。

用五个不同实验室的AI模型（OpenAI、NVIDIA、OpenBMB及一个自微调的5亿参数模型）各自驱动一个智能体构建经济市场，试图复现此前单一模型下出现的银行挤兑式价格崩溃。结果同一场景下模型不仅不抛售反而囤积，导致价格不跌反涨。通过纯谣言、库存泛滥、加大做空三种方式均无法重现崩溃。最终在结算环节直接覆盖价格，使崩溃成为设计事实。实验表明，AI智能体的涌现行为是偶然的而非稳健的，有效系统需在涌现纹理与确定性控制之间找到精确接缝。

AI算力稀缺时代正式开启。Nvidia Blackwell芯片GPU租赁价格涨至每小时4.08美元，两月内涨幅达48%；云服务商CoreWeave涨价20%并将最低合同期从一年延长至三年。Anthropic已将最新模型限制给约40个组织使用，OpenAI因算力不足被迫放弃部分项目。这标志着AI充足时代结束，"价高者得"、关系型销售、被迫多元化成为行业新常态，初创公司面临更严峻挑战。

英伟达CEO黄仁勋在财报电话会议上再次宣称公司已"实现AGI"，随即又将其称为"毫无意义"的里程碑。他指出AGI定义缺乏共识，真正重要的是AI能"完成有用工作"并"生成可盈利的token"。黄仁勋曾在3月播客中作过类似表态，OpenAI、Anthropic等公司对AGI的定义也各不相同。

英伟达以约129亿美元全资收购开源模型仓库Hugging Face，后者年化收入仅约1.5亿美元，从爆料到敲定仅32分钟。Hugging Face拥有300万个模型、100万个数据集、1300万开发者，全球超四成下载量在此流通。黄仁勋意在掌控全球开源AI分发总闸门，应对OpenAI、Anthropic、Google自研芯片对CUDA护城河的冲击。

SemiAnalysis 长文披露 OpenAI 自研 Jalapeño 芯片，称其面向数十万亿参数模型与百万级 token 上下文设计，并质疑 CUDA 在 AI 可自写代码优化新架构下的存续。该芯片以每瓦性能为核心，目标让数千芯片协同为单一推理机，其每兆瓦输出 token 吞吐已超越英伟达 Vera Rubin 公布数据。