La carrera por desarrollar una infraestructura de inteligencia artificial más rápida y eficiente dio un nuevo paso el 25 de agosto de 2026, cuando OpenAI presentó Jalapeño de OpenAI, su primer chip de inferencia diseñado internamente. Según los resultados publicados por la compañía, este procesador logró superar a sistemas de referencia de Nvidia en pruebas relacionadas con eficiencia energética, velocidad de respuesta y rendimiento en cargas de trabajo de inteligencia artificial.
El anuncio resulta especialmente relevante en un momento en el que las empresas tecnológicas necesitan cada vez más capacidad de cómputo para ejecutar modelos avanzados. Con este nuevo desarrollo, OpenAI busca reducir costes, mejorar el rendimiento de sus servicios y disminuir su dependencia de un único proveedor de hardware.
¿Qué es Jalapeño de OpenAI y para qué fue creado?
Jalapeño de OpenAI es un chip personalizado diseñado específicamente para realizar tareas de inferencia. Es decir, está orientado a ejecutar modelos de inteligencia artificial que ya han sido entrenados para generar respuestas, analizar información o completar tareas.
A diferencia de otros procesadores utilizados para entrenar grandes modelos desde cero, este chip se enfocó en una de las necesidades más importantes de los servicios actuales de IA: responder de forma rápida y eficiente a millones de solicitudes.
La diferencia entre entrenamiento e inferencia
El entrenamiento de un modelo consiste en enseñarle a procesar grandes cantidades de información. La inferencia ocurre después, cuando el modelo ya entrenado responde a las preguntas o instrucciones de los usuarios.
Por ejemplo, cuando una persona escribe una pregunta en un asistente de inteligencia artificial y recibe una respuesta, el sistema está realizando una tarea de inferencia.
OpenAI diseñó Jalapeño para optimizar precisamente esta etapa.
Un chip para reducir la dependencia tecnológica
El desarrollo de hardware propio forma parte de una tendencia creciente entre las grandes empresas de tecnología.
Entre los principales objetivos de esta estrategia se encuentran:
- Reducir los costes de computación.
- Obtener mayor control sobre la infraestructura.
- Mejorar la eficiencia energética.
- Adaptar los chips a necesidades específicas de IA.
- Reducir la dependencia de fabricantes externos.
Sin embargo, OpenAI dejó claro que continuará utilizando tecnología de Nvidia, AMD y otros socios para cubrir sus crecientes necesidades de procesamiento.
Jalapeño de OpenAI frente a Nvidia: los resultados de las pruebas
Uno de los aspectos más llamativos del anuncio fueron las cifras compartidas por la compañía. Jalapeño de OpenAI fue evaluado utilizando los modelos públicos GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B y Kimi K2.5 1T.
Las mediciones se realizaron con el benchmark público InferenceX de SemiAnalysis.
Más trabajo de IA por cada vatio
Según los datos presentados, el chip logró entregar entre 1,5 y 1,9 veces más trabajo de inteligencia artificial por vatio frente a los sistemas de referencia de Nvidia en condiciones de rendimiento máximo sostenido.
Esta cifra resulta importante porque la eficiencia energética se ha convertido en uno de los principales desafíos de la industria.
A medida que los modelos crecen y aumenta el número de usuarios, también crece el consumo energético de los centros de datos.
Menor latencia para respuestas más rápidas
Otro resultado destacado fue la reducción de la latencia de extremo a extremo.
OpenAI afirmó que su nuevo procesador consiguió una reducción de entre 1,7 y 3,6 veces en la latencia frente a chips de referencia como Nvidia GB200 y GB300.
En cargas de trabajo altamente interactivas, la diferencia de rendimiento llegó hasta 4,1 veces, según los datos publicados.
En términos prácticos, esto podría traducirse en:
- Respuestas más rápidas para los usuarios.
- Menores tiempos de espera en tareas complejas.
- Mejor rendimiento para agentes de IA.
- Mayor capacidad para atender múltiples solicitudes simultáneamente.
¿Cómo funciona la arquitectura de Jalapeño de OpenAI?
Uno de los principales retos de los chips tradicionales para inteligencia artificial es que suelen estar optimizados para una etapa específica del proceso de inferencia.
Jalapeño de OpenAI fue diseñado con un enfoque diferente: integrar en una misma arquitectura las dos principales fases necesarias para generar una respuesta.
Prefill: procesar la información inicial
La primera etapa se conoce como prefill. En ella, el sistema procesa la información introducida por el usuario.
Esta fase requiere una gran capacidad de cómputo, especialmente cuando se trabaja con instrucciones largas, documentos o grandes cantidades de contexto.
Decode: generar la respuesta paso a paso
La segunda fase es conocida como decode. Aquí el modelo genera la respuesta token por token.
Esta etapa depende en gran medida de la velocidad con la que el sistema puede acceder y mover información en la memoria.
La propuesta de OpenAI fue combinar ambas capacidades en un único diseño para evitar el tradicional equilibrio entre alto rendimiento y baja latencia.
Datos más cerca del procesamiento
Otra característica del diseño es mantener información importante del modelo, incluida la caché de clave-valor, cerca de los recursos de procesamiento.
Esta proximidad permite reducir el tiempo necesario para mover datos dentro del sistema.
Además, la arquitectura integra elementos de red directamente en el chip para disminuir los cuellos de botella de comunicación entre diferentes procesadores.
Esto puede ser especialmente importante para los agentes de inteligencia artificial, que deben realizar múltiples pasos de inferencia de manera secuencial.
La inteligencia artificial también ayudó a crear Jalapeño
Uno de los detalles más interesantes del proyecto fue que OpenAI utilizó sus propias herramientas de IA durante el desarrollo del chip.
Los modelos ayudaron a los ingenieros a explorar diferentes implementaciones, optimizar circuitos y reducir los ciclos de diseño y verificación.
Un desarrollo acelerado en nueve meses
Según la información publicada, el equipo pasó del diseño inicial al tapeout en apenas nueve meses.
Posteriormente, OpenAI utilizó Codex con GPT-Astra para adaptar varios modelos de pesos abiertos al nuevo hardware.
Código generado por IA con mejores resultados
En determinados bloques individuales relacionados con atención y mezcla de expertos, las implementaciones generadas con inteligencia artificial llegaron a ser entre 1,5 y 1,8 veces más rápidas que las desarrolladas manualmente por ingenieros.
La compañía aclaró que estos resultados correspondían a bloques específicos y no al rendimiento completo de los modelos.
Aun así, el caso representa un ejemplo significativo de cómo la IA puede participar directamente en el desarrollo del hardware que posteriormente utilizará.
¿Cuándo comenzará a utilizarse Jalapeño?
OpenAI anunció que tenía previsto incorporar el chip a su infraestructura antes de finalizar 2026.
El despliegue inicial sería limitado, con una expansión más significativa prevista para 2027.
El procesador tiene una potencia nominal de 700 vatios, aunque durante las pruebas sostenidas el consumo se mantuvo en 550 vatios o menos, según los datos compartidos.
Además, Jalapeño no sería un proyecto aislado. OpenAI confirmó que ya trabajaba en una segunda generación del chip y había comenzado el desarrollo de una tercera.
Pregunta frecuente: ¿OpenAI venderá Jalapeño a otras empresas?
Por el momento, no. La compañía no tenía previsto comercializar el chip. La prioridad sería utilizar toda la capacidad disponible dentro de su propia infraestructura, debido al crecimiento de la demanda de servicios de inteligencia artificial.
Jalapeño y el futuro de los chips para inteligencia artificial
La llegada de Jalapeño de OpenAI refleja una transformación importante en la industria tecnológica. Las empresas que desarrollan los modelos de IA más avanzados ya no solo compiten mediante software, sino también mediante la infraestructura física necesaria para ejecutarlos.
El desarrollo de chips personalizados podría permitir respuestas más rápidas, menor consumo energético y una reducción progresiva de los costes de operación. Al mismo tiempo, aumenta la competencia en un mercado donde Nvidia ha mantenido una posición dominante.
Aunque los resultados publicados corresponden a pruebas presentadas por la propia OpenAI y el despliegue aún será gradual, Jalapeño representa una apuesta estratégica relevante. La compañía busca construir una infraestructura propia capaz de acompañar el crecimiento de sus modelos y servicios.
En los próximos años, la competencia por la inteligencia artificial no dependerá únicamente de quién desarrolle el modelo más potente. También dependerá de quién consiga ejecutarlo de forma más rápida, eficiente y sostenible.
