Jay 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
倒反天罡了家人们。
刚刚，OpenAI的自研芯片「小辣椒」，跑分碾压了英伟达最强blackwell。。。
700W的功耗，最高1.9倍的每瓦吞吐，最低低出3.6倍的推理时延。
不是官方PR，这个数据，来自半导体深度研究机构SemiAnalysis，他们受邀到OpenAI实验室实测。
一般来说，第一代芯片并不具有竞争力。
但SemiAnalysis最终得出的结论是——
OpenAI这颗第一代芯片，在几乎所有场景下都能击败Blackwell。
低延迟、高吞吐、低并发……全部达到SOTA级别。
据悉，Codex在这一过程中扮演了非常重要的角色，部分AI写的内核，甚至比人类写的性能更好。
也是自进化的一种体现吧。
有趣的是，英伟达股价不仅没跳水，还涨了2.19%。。。
一方面，英伟达有新产品。
被辣椒狙击同一天，英伟达发布了Jetson Orin Nano 2机器人电脑。
另一方面，可能也和OpenAI的态度有关吧。
小辣椒跑分出来后，公司仍然明确表态不会弃用英伟达，训练仍大量用英伟达，且有双方有融资担保的合作。
倒放天罡！OpenAI芯片碾压黑莓今年6月，OpenAI官宣与博通（Broadcom）合作这颗专为推理打造的芯片，名为「小辣椒」，设计2024年年中启动，从组队到流片只用了约16个月。
8月25日，OpenAI在Hot Chips 2026大会上公开了这颗自研芯片。
与此同时，更多水下的细节，也在冒出。
SemiAnalysis受邀带着自家InferenceX基准套件，到OpenAI实验室当场实测。
结论是，这颗第一代芯片在多个主流开源模型上，击败了它能测到的所有英伟达、AMD和谷歌芯片。
能效是最大亮点。
小辣椒热设计功耗（TDP）只有700W，Blackwell旗舰加速卡则在1200W到1400W。SemiAnalysis实测，它的每千瓦推理吞吐，达到GB200 NVL72、GB300 NVL72机架系统的1.5到1.9倍。
时延同样能打。
端到端推理时延，比英伟达记录的GB200 NVL72、GB300 NVL72最佳成绩低1.7到3.6倍，超低时延场景快2.1到4.1倍。
在GB300最快输出速度的设置下，每千瓦吞吐最高高出8.6到104.3倍。
跑分模型是三个开源大模型，GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B和月之暗面Kimi K2.5（1万亿参数）。
低并发下，GPT-OSS和Kimi K2.5达到约1400 token每秒每用户，DeepSeek R1在并发1时超过700 token每秒每用户。
100 token每秒的低并发点位，Kimi K2.5上的表现是次优芯片的9倍以上。GPT-OSS在同交互度下的每兆瓦吞吐，接近GB200最高吞吐点的两倍，并发1的点位高出50倍。
正确性也没落下，GSM8k评测结果与英伟达芯片持平。
不过，口径也要说清楚。
以上成绩全部基于单token预测（STP），没有推测解码，也没有prefill、decode分离，对比的Blackwell成绩则开了多token预测（MTP）。SemiAnalysis说，如果和开多token预测的GB300对比，峰值能效优势会缩到约1.5倍。
跑分数字由OpenAI提供，SemiAnalysis团队在实验室现场验证了InferenceX的跑分过程，但没有跑完整套件，也没有测它更偏好的AgentX，后者覆盖长上下文多轮对话，更接近真实生产负载。
与此同时，SemiAnalysis认为，拿Blackwell对比并不算公平，小辣椒真正要对标的是同样用HBM4的下一代Vera Rubin。
Rubin系统已经开始向客户出货，而小辣椒还只有工程样品。
但目前看来，即便直接对标Rubin，小辣椒也依然能打。
它的单token预测每兆瓦输出吞吐，超过了英伟达和CoreWeave 7月公布的多token预测成绩，也远超GB200在2025年的多token预测结果。
每美元产出两者打平，而Rubin的成绩里用了推测解码，推测解码能把每token成本再降3到5倍。小辣椒还没做推测解码，补上后成本优势会更大。
怎么做到的？
奥特曼，你你你…这速度有点太吓人了啊
2025年11月完成流片（CoWoS封装设计），实际芯片点亮只用了3个月，9个月就拿出A0步进的成绩。
第二版B0步进已经进厂流片，每瓦性能还能再提升约25%。
规格上，B0步进采用台积电N3P工艺的单计算die，配N3E工艺I/O chiplet，单die提供13.4 PFLOPS的MXFP4算力，TDP只有700W。
内存是六组HBM4高带宽内存，单封装216GB容量、15.4TB/s带宽，是目前已出货或接近出货的加速卡里最高的，供应商大概率是三星。
软件栈同样关键。内核用Gluon语言编写，它基于Triton，保留SPMD编程模型，但暴露了更底层的抽象。
据悉，这个光速开发的过程中，AI扮演了非常重要的角色。
设计阶段用Codex、GPT-Astra辅助，SIMD单元面积缩减8%，矩阵引擎面积缩减10%。
AI自己写每个内核，部分块的AI内核比人类专家内核快1.5到1.8倍。
迭代速度也相当惊人。
8天内并行规模从TP8扩到整机架TP32，不到两周，部分交互度下的吞吐翻了一倍以上。
这里有个彩蛋，OpenAI用Codex把《毁灭战士》移植到了这颗芯片上，能跑36 FPS。
讽刺的是，OpenAI跑在英伟达GPU上的模型GPT 5.6 Sol，参与了设计这颗威胁CUDA生态护城河的芯片。
英伟达自己的GPU，正在亲手推动潜在继任者的诞生。
SOTA级别内部AI加持，可能也是OpenAI弯道超车的一种方式吧。
辣椒何时登场所以，这颗小辣椒，什么时候会正式站上擂台？
答案是，工程样品已就绪。
量产会在2027年逐步爬坡，大部分产出集中在2027年底，下一阶段目标是100MW规模。
承载其的单机架系统叫Vindaloo，装128颗小辣椒，配Katsu CPU主机架和Chana交换机架，两个机架合计功耗约160kW，最多16个机架、2048颗芯片组成一个scale-up域。
部署将和neocloud厂商合作，先收集可靠性数据，再逐步放量。
值得注意的是，OpenAI目前并不打算用小辣椒替代其现有的所有芯片系列，仍然会和英伟达的算力伙伴合作。
但同时，OpenAI也将继续开发第二和第三代芯片。
One More Thing不过，谁能统率好这个辣椒军团，至今还是个问号。
刚刚爆出来，OpenAI数据中心负责人Chris Malone，上周离职了。
The Wall Street Journal 8月25日率先报道，彭博社随后经OpenAI发言人确认。Malone走后没有继任者，职责拆给了多位负责人。
他2025年3月加入OpenAI，正是公司与甲骨文、软银宣布Stargate项目之后不久，负责为高速增长的算力需求建设数据中心。
Stargate开局不顺，OpenAI一度转向向云厂商租芯片，最近又开始恢复自建，方式是整体租下整座设施，而不是租芯片。但据知情人士说，带队的不是Malone。
Malone是这波离职潮中的第4位高管。
此前，首席营收官Denise Dresser、首席运营官Brad Lightcap、CEO Altman的副手Fidji Simo都已离开。TheNextWeb统计，4月以来已有7位高层离任或换岗。
啧啧啧，上市前数月如此密集的C级高管离职，即使按IPO前夜的标准也属罕见。
小辣椒，好像没有能接手的人啊。。。
要不和老黄商量看看，派个人来救火？
（bushi）
参考链接：
[1]https://newsletter.semianalysis.com/p/openai-jalapeno-better-than-nvidia[2]https://www.wsj.com/tech/ai/openais-head-of-data-centers-has-left-company-6d24fd83?st=r8H2rW— 完 —
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