OpenAI: Jalapeño supera a Nvidia en IA

 

OpenAI ha presentado los primeros resultados de rendimiento de Jalapeño, su nuevo chip personalizado para inteligencia artificial. La compañía asegura que puede ofrecer respuestas más rápidas y una mayor eficiencia energética que algunos de los sistemas de Nvidia utilizados actualmente para inferencia de IA.

OpenAI ha dado un paso importante en su estrategia de infraestructura tecnológica con Jalapeño, su primer chip diseñado específicamente para ejecutar modelos de inteligencia artificial.

El nuevo procesador fue desarrollado en colaboración con Broadcom y está orientado principalmente a la inferencia, es decir, al proceso mediante el cual un modelo de IA genera una respuesta después de recibir una solicitud.

La compañía acaba de mostrar los primeros resultados de rendimiento y afirma que Jalapeño puede superar a sistemas de última generación de Nvidia en determinadas pruebas.

Uno de los aspectos más llamativos de las pruebas es la reducción de la latencia.

Según OpenAI, Jalapeño consiguió reducir la latencia de extremo a extremo entre 1,7 y 3,6 veces frente a los sistemas utilizados como referencia, dependiendo del modelo y de la configuración de la prueba.

En otras palabras, el objetivo no es simplemente procesar más operaciones, sino conseguir que la respuesta de un sistema de inteligencia artificial llegue al usuario más rápidamente.

Esta característica resulta especialmente importante para servicios como ChatGPT, donde millones de consultas pueden estar siendo procesadas simultáneamente.

La otra gran ventaja señalada por OpenAI está relacionada con la eficiencia energética.

En las pruebas realizadas, Jalapeño consiguió entre 1,5 y 1,9 veces más trabajo de IA por vatio en condiciones de máximo rendimiento frente a los sistemas comparados.

Esto significa que, según los resultados publicados por la compañía, el nuevo chip puede realizar una mayor cantidad de trabajo de inferencia utilizando una cantidad determinada de energía.

Para una empresa que opera enormes centros de datos, esta diferencia puede tener un impacto considerable.

El consumo eléctrico se ha convertido en uno de los grandes desafíos de la expansión de la inteligencia artificial, por lo que mejorar el rendimiento por vatio es tan importante como aumentar la potencia de cálculo.

Las pruebas presentadas por OpenAI utilizaron como referencia sistemas basados en Nvidia GB200 y GB300.

Los resultados se obtuvieron utilizando el benchmark InferenceX, diseñado para evaluar el rendimiento de sistemas destinados a ejecutar modelos de inteligencia artificial.

Entre los modelos evaluados aparecen GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 y Kimi K2.5 1T.

Esto es importante porque Jalapeño no está intentando competir directamente con todas las funciones de una GPU de propósito general.

Su diseño está específicamente orientado a las necesidades de la inferencia de grandes modelos de lenguaje.

La inteligencia artificial necesita cantidades enormes de capacidad de procesamiento.

Durante los últimos años, Nvidia se ha convertido en uno de los principales proveedores de hardware para entrenar y ejecutar modelos de IA.

Pero depender exclusivamente de hardware externo puede representar un problema para una empresa que necesita aumentar constantemente su capacidad de cómputo.

Diseñar chips propios permite a OpenAI adaptar el hardware a las características concretas de sus modelos y de sus servicios.

La compañía afirma que Jalapeño fue diseñado desde cero teniendo en cuenta aspectos como el movimiento de datos, la memoria, las redes y los patrones de funcionamiento necesarios para la inferencia de modelos avanzados.

A pesar de los resultados, sería incorrecto interpretar la noticia como el final de Nvidia dentro de la infraestructura de OpenAI.

Jalapeño está diseñado principalmente para inferencia, mientras que el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial requiere otro tipo de infraestructura y enormes cantidades de capacidad de cálculo.

Además, los resultados presentados corresponden a pruebas realizadas por OpenAI y deben interpretarse dentro de las condiciones específicas de esos benchmarks.

Por eso, afirmar que Jalapeño es simplemente "mejor que Nvidia" sería una simplificación.

Lo que sí muestran los resultados es que los chips diseñados específicamente para inteligencia artificial pueden competir con sistemas de propósito más general en determinadas cargas de trabajo.

La diferencia fundamental está en el enfoque.

Una GPU moderna puede ejecutar una enorme variedad de cargas de trabajo, mientras que un acelerador especializado puede diseñarse alrededor de unas necesidades mucho más concretas.

OpenAI afirma que Jalapeño busca reducir los movimientos innecesarios de datos y aprovechar de manera más eficiente los recursos de cómputo, memoria y conectividad.

El objetivo es conseguir simultáneamente mayor rendimiento y menor latencia, algo que tradicionalmente puede implicar compromisos entre ambas características.

OpenAI está trabajando con Broadcom en esta nueva plataforma de procesamiento.

La compañía ha explicado que Jalapeño constituye el primer paso de una plataforma de cómputo de varias generaciones.

El plan contempla una primera implementación hacia finales de 2026, seguida de una expansión durante los años posteriores.

Esto indica que Jalapeño no debe considerarse un proyecto aislado, sino el comienzo de una estrategia de hardware más amplia.

Si la tecnología consigue alcanzar los resultados mostrados en las pruebas cuando sea desplegada a gran escala, podría ayudar a OpenAI a mejorar la velocidad y eficiencia de servicios como ChatGPT.

Una infraestructura capaz de procesar más solicitudes utilizando menos energía podría permitir atender una mayor cantidad de usuarios sin que el consumo de los centros de datos aumente en la misma proporción.

También podría contribuir a reducir los costos asociados con la ejecución de modelos de inteligencia artificial.

Sin embargo, todavía habrá que esperar a su despliegue real para comprobar cómo se comporta Jalapeño bajo las enormes cargas de trabajo de producción.

El desarrollo de Jalapeño forma parte de una tendencia cada vez más evidente en la industria tecnológica.

Las grandes compañías de inteligencia artificial están intentando controlar una parte cada vez mayor de su infraestructura, desde los modelos y el software hasta los centros de datos y los procesadores.

Google, Amazon, Microsoft y otras empresas también han desarrollado chips especializados para sus propias necesidades.

Ahora OpenAI está siguiendo una estrategia similar.

Los resultados de Jalapeño representan una señal importante para el mercado de chips de inteligencia artificial.

Nvidia continúa siendo uno de los actores dominantes del sector, pero OpenAI está demostrando que existe espacio para procesadores diseñados específicamente para determinadas cargas de trabajo de IA.

La clave estará en saber si Jalapeño puede mantener estas ventajas cuando sea utilizado a gran escala y con las cargas de trabajo reales de millones de usuarios.

Por ahora, los resultados publicados por OpenAI son prometedores: más trabajo por vatio y menor latencia.

Y si la compañía consigue convertir esas cifras de laboratorio en ventajas reales para sus servicios, Jalapeño podría convertirse en una pieza fundamental de la infraestructura de OpenAI durante los próximos años.

La competencia por el liderazgo en inteligencia artificial ya no se limita a quién desarrolla el mejor modelo.

También se está trasladando al terreno del hardware.

OpenAI está construyendo sus propios procesadores, Nvidia continúa desarrollando nuevas generaciones de aceleradores y otras grandes compañías están siguiendo caminos similares.

La próxima etapa de la revolución de la IA podría depender tanto de los modelos como de los chips capaces de ejecutarlos de forma rápida, eficiente y económica.

OpenAI: primeros resultados de Jalapeño