A OpenAI aposta no chip Jalapeño: mais rápido, mais econômico e quase à venda
Quando se trata de implantar grandes modelos de linguagem, os engenheiros estão constantemente em busca de um equilíbrio: ou o sistema responde muito rápido, mas tem dificuldade em suportar o fluxo de solicitações, ou é capaz de processar cargas enormes, mas ao custo de atrasos perceptíveis. Na OpenAI, eles acreditam ter encontrado uma solução que elimina essa contradição. O chip proprietário da empresa, chamado Jalapeño, de acordo com os desenvolvedores, demonstra simultaneamente baixa latência e alta taxa de transferência. Segundo o vice-presidente de hardware da OpenAI, Richard Ho, a novidade oferece "o melhor dos dois mundos".
O Jalapeño não é um processador universal, mas um circuito integrado de aplicação específica (ASIC), criado em parceria com a Broadcom. O chip é otimizado para uma tarefa específica — a inferência, ou seja, a execução direta de modelos treinados para realizar tarefas e operar agentes. Anunciado em junho, ele agora recebeu seus primeiros resultados oficiais de testes, que a empresa não hesita em chamar de revolucionários.
O que os testes de desempenho mostraram
Para avaliar as capacidades do chip, a OpenAI usou sua própria plataforma de benchmark, a InferenceX. Como referência para comparação, foram usados os melhores resultados registrados nos superchips Nvidia GB200 e GB300. Os testes foram realizados em três modelos populares: GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 e Kimi K2.5 1T.
A empresa afirma que os resultados foram impressionantes. Dependendo do modelo, o Jalapeño demonstrou de 1,5 a 1,9 vezes mais cálculos por watt do que os sistemas concorrentes. Em termos simples, isso significa que, para cada quilowatt de energia gasto, o novo chip realiza significativamente mais trabalho útil. Isso é crucial em uma era em que as contas de eletricidade dos data centers se tornam uma das principais despesas.
A diferença na velocidade de resposta é ainda mais notável. A latência de ponta a ponta nos três modelos testados foi de 1,7 a 3,6 vezes menor em comparação com os sistemas de referência baseados em chips da Nvidia. Na prática, isso se traduz em respostas mais rápidas dos assistentes, ações mais ágeis dos agentes de IA e acesso estável aos serviços mesmo sob picos de carga. Quanto mais rápido o modelo processa uma solicitação, menos tempo o usuário passa olhando para o indicador de "digitação" da resposta.
Estratégia: não substituição, mas complemento
Apesar desses números animadores, a OpenAI não pretende abandonar a colaboração com a Nvidia. Richard Ho ressalta que a estratégia computacional geral da empresa envolve o uso de uma ampla gama de parceiros, e a Nvidia continua sendo um dos principais. O Jalapeño não substituirá o parque de chips existente, mas sim se tornará um elemento importante para a expansão da infraestrutura.
A primeira geração do chip está planejada para ser implantada em "pequenos volumes" já até o final deste ano. A expansão em escala total começará em 2027. A empresa deliberadamente não revela o número exato de chips que planeja usar no próximo ano. Enquanto isso, o trabalho já está em andamento na segunda e terceira gerações do Jalapeño, o que indica a longevidade dessa direção — ao contrário de muitos experimentos que nunca chegam ao estágio prático.
O sucesso deste projeto pode reduzir significativamente a dependência dos operadores de grandes modelos de IA em relação a um número limitado de fornecedores de chips. ASICs proprietários permitem ajustar a arquitetura com mais precisão aos algoritmos e cargas de trabalho específicos da OpenAI, economizando recursos e acelerando o lançamento de novos produtos no mercado.
