OpenAI 自研芯片能彻底脱离 GPU 吗？
6月24日OpenAI和博通联合发布Jalapeño推理芯片，9个月流片，3nm工艺，博通CEO直接放话：性能媲美Blackwell，推理成本降50%。工程样片已经在实验室跑GPT-5.3-Codex-Spark了。听着很猛，但别急着写"英伟达药丸"。Jalapeño是纯推理ASIC，从零设计没错，深度学习推理场景里减少数据搬运、平衡算力与内存的思路确实比通用GPU高效。但训练呢？GPT-5.3单次训练消耗3.6 EFLOPS，相当于10万台A100跑一个月。算法迭代、机器学习预训练、RL对齐全靠GPU集群暴力堆，这块Jalapeño压根没覆盖。说白了，OpenAI的策略是"推理自研、训练外购"。年底吉瓦级数据中心部署的是推理芯片，训练侧还是得跪着买英伟达。Anthropic也一样——跟三星谈自研芯片的同时，照样签了Google TPU和AWS Trainium的长期协议。推理优化能省钱，但训练烧钱的速度只会更快。第二代代号Serrano，路线图铺出去了，但训练芯片的影子都没见着。六家巨头一年内全推自研芯片，GPU垄断确实在裂，但裂的是推理这条缝。
发布于 上海
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