OpenAI Jalapeño 自研芯片优于英伟达

Azure 上财年营收首破 1000 亿美元，同比增长 43%，但 Google Cloud 增速达 82%，几乎是 Azure 的两倍。Google 拥有自研模型与芯片，云运营利润率从 20.7% 扩至 35.6%；微软则主要依赖英伟达商用芯片，且 6780 亿美元合同 backlog 中近半数来自 OpenAI 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。

OpenAI 发布 Jalapeño，宣称其性能优于英伟达 Blackwell。该芯片在推理任务中展现出显著优势，具体参数与基准分数未在原文中披露。Jalapeño 的推出标志着 OpenAI 在自研芯片领域迈出关键一步，可能对现有 GPU 市场格局产生影响。

2018 年图灵奖演讲预测的领域专用架构（DSA）爆发已成现实，GPU、TPU、LPU 等数十种 AI 芯片架构竞相发展。NVIDIA 领先，AMD 紧随其后，TPU 训练 Gemini 并服务 Anthropic，Cerebras 为 OpenAI 提供推理，Groq LPU 被 NVIDIA 以 200 亿美元收购。

OpenAI的秘密武器刚刚亮相。Jalapeno，这款AI设计的芯片，每兆瓦token数超越Rubin，九个月内完成流片，还能运行Doom。 Myron和Bryan与@JordanNanos一起在SemiAnalysis Weekly上全面解析： - Jalapeno vs Rubin和GB300的InferenceX对比 - 为什么每兆瓦token数才是关键指标 - 三星HBM4的回归 - AI编写的RTL和内核 - CUDA护城河正在流失吗？ - Anthropic的A…

英伟达GB300 NVL72在长上下文智能体工作负载上，每美元性能比H200高出7倍💰💰，这得益于分离式预填充和宽专家并行优化，充分利用了NVL72的铜背板。