OpenAI y Broadcom presentan Jalapeño, su primer chip propio para acelerar la inferencia de modelos de lenguaje

OpenAI y Broadcom han presentado Jalapeño, el primer chip de inferencia diseñado dentro del programa propio de hardware de OpenAI. La compañía lo define como su primer “Intelligence Processor” y lo sitúa como la base de una plataforma multigeneración pensada para ejecutar modelos de lenguaje con más eficiencia. El proyecto también cuenta con Celestica en la parte de placas, racks e integración de sistemas, y marca un avance claro en la intención de OpenAI de controlar más partes de su propia infraestructura.

La idea no es nueva, pero ahora ya tiene nombre y producto. OpenAI y Broadcom ya habían anunciado en 2025 un acuerdo a gran escala para desarrollar aceleradores de inteligencia artificial y soluciones de red Ethernet. De hecho, ese movimiento ya apuntaba a una infraestructura de 10 gigavatios y a un despliegue a partir de 2026.

Según ambas compañías, Jalapeño se ha diseñado desde cero para inferencia de LLM y no como una adaptación de aceleradores pensados para otras cargas. OpenAI explica que el chip nace de su experiencia diaria con ChatGPT, Codex, la API y futuros productos con agentes. Broadcom, por su parte, aporta la implementación del silicio, la conectividad y la capacidad de llevar el diseño a producción a gran escala.

Un desarrollo en nueve meses y una apuesta por controlar más partes del stack

OpenAI asegura que el chip pasó de diseño inicial a tape-out en solo nueve meses. La empresa sostiene incluso que ese ritmo podría ser el más rápido alcanzado hasta ahora en un ASIC avanzado de alto rendimiento. Además, afirma que sus propios modelos se usaron para acelerar partes del proceso de diseño y optimización, algo que refuerza la idea de una compañía que ya usa IA para construir la siguiente capa de su infraestructura.

En laboratorio, las primeras muestras de ingeniería ya están ejecutando cargas de trabajo de aprendizaje automático. OpenAI dice que incluso están corriendo tareas con GPT-5.3-Codex-Spark a la frecuencia y al consumo objetivo previstos para producción. La compañía aún no ha publicado cifras finales de rendimiento, pero adelanta que las pruebas iniciales muestran una eficiencia por vatio claramente superior a la del estado del arte actual. Los datos técnicos completos llegarán más adelante.

Una inferencia más eficiente es el objetivo final

La inferencia es la parte de la IA que llega al usuario final. Si OpenAI reduce coste, latencia y consumo en esa fase, puede ofrecer respuestas más rápidas, acceso más estable y precios más asumibles para empresas, desarrolladores y clientes finales. Por eso Jalapeño no se presenta como un experimento aislado, sino como una pieza clave de una estrategia de stack completo que ya va de productos y modelos a chips, red y despliegue físico.

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Broadcom ya ha avanzado que esta plataforma se desplegará a escala de gigavatios con Microsoft y otros socios a partir de 2026. Así que Jalapeño no será un chip puntual, sino el primer paso de una familia de aceleradores propios. Queda por ver si OpenAI logra convertir esa integración vertical en ventaja real frente a NVIDIA, Google o Amazon. Lo que sí sabemos es que la carrera por la inteligencia artificial también se juega en el silicio y el laboratorio no se la quiere perder.