OpenAI的芯片終于與大家見面了，只是亮相的場合有點讓人意外：薩姆·奧爾特曼與博通總裁兼CEO陳福陽一起捧著一塊標準的12英寸晶圓，底座上印著芯片的名字：Jalape?o。

圖源：OpenAI

Jalape?o原意是墨西哥辣椒，雷科技（ID：leitech）最初并沒有深想這個名字，直到看完一個分析視頻時才突然想到：這個詞有點耳熟。

努力回想后，我想起自己第一次聽到這個詞，是作為雷科技MWC報道團成員，在巴塞羅那MWC會場的小食攤上買了一個taco時。當時我因為那股酸爽帶勁的辣味，問攤主那是什么辣椒，得到的答案就是——Jalape?o。

Jalape?o的特點是帶勁卻又平易近人（這也是它隨著西班牙文化而風靡全球的原因），或許也代表著OpenAI這款芯片的特點：性能足夠強，且性價比十足。

好了，閑聊先暫告一段落，讓我們來審視一下這塊芯片。

Jalape?o，OpenAI向英偉達發了一張宣戰貼

說實話，OpenAI對Jalape?o的實際參數、制程等信息目前都還在“嚴防死守”，只是非常籠統地說：它是目前同規格里最強的，已經在實驗室里跑通了GPT-5.3-Codex-Spark。

這個模型可能大家接觸得不多，實際上是OpenAI專為實時編程需求訓練的小型Codex模型，對芯片的需求是“低延遲、高并發”，而非絕對性能。再結合Jalape?o所采用的ASIC架構，基本上可以猜測其性能應該落在Google的第八代TPU芯片附近。

如果我們按第八代TPU中最高性能的TPU 8t（12.6PFLOPS）來算，那么Jalape?o的理論算力或許會在13PFLOPS左右（僅猜測）。但是，如果從Jalape?o的推理用途出發，雷科技推測它的算力更有可能落在10PFLOPS附近，畢竟要兼顧效率和功耗。

圖源：Google

考慮到Jalape?o從宣布研發到流片成功僅花費9個月，這個速度和成果確實都足以讓人感到驚訝。不過，看看站在奧爾特曼身邊的陳福陽，這個“奇跡”倒也不難理解，畢竟博通本就是ASIC領域的巨頭之一，算是讓OpenAI也體驗了一回“站在巨人肩膀上”的感覺。

不過，相比起研發速度，更讓雷科技好奇的是：OpenAI真的做好量產準備了嗎？從目前已經透露出的消息來看，Jalape?o大概率會由臺積電負責生產。

眾所周知的是，臺積電現在并沒有太多空余產能，想要部署一個足以支撐OpenAI算力需求的數據中心，至少短時間內是不可能的。所以，對于一些媒體吹噓Jalape?o即將拉爆英偉達之類的言論，大家看看就好。

即使按照OpenAI的計劃，Jalape?o的部署周期也將延續到2029年，最終目標是建設一個10GW級別的算力中心。

從微軟的Azure Maia 200到Google的第八代TPU，從亞馬遜的Trainium3到阿里云的真武M890，這些產品背后，是曾經追在英偉達后面、渴求一張顯卡的云服務龍頭們。如今，它們都在自己“造芯”，現在就連英偉達“最親密的戰友”OpenAI也掏出了Jalape?o。

圖源：阿里云

眾叛親離？暫時還說不上，但舉目四望、心生茫然肯定是有的。

于是又回到了一個問題上：為什么大家都想跳出英偉達的硬件生態，搭建自己的算力生態？答案自然是成本。

具體分析，小雷在前兩天發的《Google開賣TPU，大廠想要靠AI芯片生產“低價token”》一文中已經寫過，有興趣的朋友可以去看看。

不想去看的，記住這段話就行了：英偉達挾天子（GPU+CUDA）以令諸侯，AI巨頭們“苦英偉達久矣”。

被英偉達擰巴地投資后，OpenAI不裝了

其實，OpenAI與英偉達的矛盾并非現在才顯現，如果大家還記得的話，在去年9月，市場盛傳英偉達將對OpenAI進行一筆規模巨大的戰略投資，其金額可能高達1000億美元。

大家不妨算算時間，是不是正好是9個月前？換言之，當時的Jalape?o可能已經進入實質啟動階段。從這個角度來看，OpenAI的離職高管們對奧爾特曼的評價倒也沒錯：政治手腕高超、商業利益至上，對絕對控制權有執念。

圖源：維基百科

一邊在談判一筆史上最大的投資計劃，一邊卻計劃給對方來一招“釜底抽薪”。雖然很難用“道德”去衡量這種商業行為，但在英偉達眼里，必然會有一種自己受到背叛的感覺，以至于這個千億投資計劃在談判數月后都沒有太多進展。

直到市場因為雙方合作出現危機，而對AI行業的未來感到不安時，雙方才出于對未來市場的考量，選擇敲定一筆300億美元的投資，而且英偉達只是作為三大投資商之一參股，甚至不是出錢最多的（亞馬遜投了500億美元）。

而在這筆投資敲定后，黃仁勛也公開表示：“這可能是最后一次”。顯然，彼時的英偉達有可能已經從供應鏈收到了消息，OpenAI正在開發Jalape?o，并且已經接近流片或處于流片階段。

自己投的錢或許會成為日后攻擊自己的武器，這個滋味想必是不好受的。但是英偉達與OpenAI的綁定又太深了，雙方都需要對方搭臺子把“AI”這場大戲繼續唱下去，所以雙方都處于“誰也離不開誰”的狀態。

即使OpenAI有了Jalape?o也是如此，甚至可以說：只要Claude、DeepSeek、Gemini等AI模型還存在，那么OpenAI就離不開英偉達，因為它仍然需要最強的算力卡，去搭建最強的算力矩陣，用來訓練“最強”的模型。

但除此之外，所有云服務商都會有意識地削減對英偉達算力卡的依賴，這既可以說是為了利益，也可以說是為了讓AI的未來不會被掌控在一家廠商手上。

ASIC讓閃存廠商們迎來“第二春”

從OpenAI到阿里云，都在搗鼓ASIC芯片，估計有讀者想問：ASIC到底是什么？AI行業要拋棄GPU了嗎？

簡單來說，ASIC是“專用集成電路”的簡稱，并非某種固定結構，其設計目的就是根據企業的需求完全定制一顆芯片，而這顆芯片也僅適用于某類特定場景。所以，ASIC芯片的靈活性遠不如GPU、CPU這樣的通用型芯片，當模型架構發生大幅變化后，企業也往往需要設計新的ASIC芯片，以確保效率。

這也是前面說大家其實都離不開英偉達的原因，因為只有GPU這樣的通用型芯片才能同時承載多種不同架構的模型，并且依然保持較高效率運行，而ASIC則更像是你摸透了模型的需求后，針對性打造的“專用工具”。

事實上，每一代ASIC芯片的開發費用和耗時都不低，OpenAI的9個月在半導體行業中已經算得上是奇跡了。即便如此，對于云服務商們來說也是劃算的，因為他們自己就能消化大批出貨，通過規模效應來均攤單片成本，再算上后期維護等成本，終歸是賺的。

有意思的是，在寫這篇稿子的時候，恰逢半導體股連續暴跌后的回調，也讓不少人坐了一回“心理過山車”。前幾天的暴跌其實并不難理解。連日暴漲讓美光等企業的股價已經達到前所未有的水平，與此同時，美光還宣布暫緩HBM內存的產能升級計劃，將部分產能回調到GDDR等消費級產線。

圖源：百度股票

這讓部分投資者認為HBM帶來的增長神話即將破滅，AI行業的算力硬件前景預期下跌，再疊加其他因素，最終導致半導體企業的股價集體迎來一波暴跌。

然后美光發布的財報，讓跳水的股價來了一波“原地起飛”。

事實上，如果你了解目前的AI芯片狀態，那么大概率不會懷疑存儲廠商的未來營收（僅分析，不構成投資建議）。因為不管是英偉達的算力卡，還是各個公司自己開發的ASIC芯片，只要是用于高并發、高吞吐、低延遲的推理場景，那么HBM內存幾乎是目前唯一的選擇。

這種情況會持續到突破性技術出現為止，比如Wafer-Scale架構徹底成熟、片上大SRAM設計（在芯片中內置大容量高速內存）完全跑通等。目前來看，以上技術雖然都取得了一定進展，但是距離完全成熟還有一定時間。

真要說的話，目前最有可能出現的“黑天鵝事件”，是某個AI廠商突然宣布研發出一套全新的算法，可以讓AI模型對存儲的需求大幅度降低。比如前段時間Google公開的TurboQuant，據稱可將推理內存需求降低6倍以上。雖然其論文結論尚存爭議，但如果該技術成熟，將會對HBM的需求造成直接沖擊。

除此之外，DeepSeek的MoE路由優化、MLA路線，以及針對特定內存技術開發的新型模型結構（比如大小模型混合調度），都是可預期的方向。這也是存儲企業其實不太喜歡DeepSeek的原因，因為他們真的是在“搗亂”。

不過，至少在未來的兩三年里，內存的短缺可能仍難以緩解。

反而會因為芯片廠商們都在折騰自己的ASIC芯片（單顆芯片往往需要128GB以上的HBM內存），導致HBM供需進一步緊張。

寫在最后

未來幾年，AI行業大概會變得更加“火熱”，因為目前的投資額，已經讓大家都無法承擔失敗的后果。

所以，英偉達的GPU神話大概率仍會繼續，HBM的缺貨周期還遠未結束，ASIC的戰爭其實才剛剛開始。而消費者最終看到的，可能是一邊越來越便宜的AI服務，另一邊卻是越來越貴的顯卡、內存、SSD與電子產品。

這么看來，Jalape?o這個名字是真的起得妙：它不像死神辣椒那樣一口封喉，卻足夠讓整個AI芯片市場感到火辣。

AI公司的目標是讓token變便宜。但在那之前，先被點燃的，可能是整個半導體產業鏈。