OpenAI用GPT-6九个月完成自研硬件设计与软件栈开发
OpenAI近日披露，其动用尚未发布的旗舰模型GPT-6（代号Astra）和内部加强版Codex参与自研芯片设计，仅用9个月完成硬件设计与优化，流片后3个月内从零设计出完整底层代码软件栈，实现模型适配和性能优化。这一节奏颠覆了传统芯片研发周期，直接冲击英伟达CUDA生态的护城河。
据了解，OpenAI自研芯片的传闻已持续三年多。2026年6月，OpenAI与博通联合发布了自研推理芯片Jalapeño。此次披露的AI造芯流程中，硬件设计阶段借助GPT-5.6 Sol等模型探索实现方案、缩短验证周期，并直接优化芯片内部算术电路，使核心计算面积显著缩减；软件编译层则由内部增强版Codex接管底层算子编写，部分算子代码达到接近汇编级的精细调优，AI生成的底层代码在部分模块中比人类专家版本快1.5至1.8倍。
在模型移植层，OpenAI还自研了编程语言和编译引擎，将芯片设计成对人类和AI都清晰可预测的编程目标，绕开对CUDA的依赖，让AI直接将高层算法翻译为底层硬件配置。从披露的架构图来看，Jalapeño采用一整块计算裸片，左右各三颗共6颗HBM4，顶部为I/O Chiplet，用于机架内和跨机架数据通信。
SemiAnalysis认为，考虑到OpenAI能在自家芯片上如此快速地适配新模型，CUDA的护城河岌岌可危。OpenAI这颗自研芯片的进展，标志着AI已开始深入芯片设计与底层性能优化环节，软硬件协同的迭代速度或被彻底改写。
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- 2026-08-26 20:12 | 爱范儿：AI 开始给自己造芯了，OpenAI 只用了九个月阅读原文
「造芯」这件事，已成了一种潮流。 就在昨晚，OpenAI 公布了和博通联合自研的首款 AI 推理芯片 Jalapeño（墨西哥辣椒）首轮公开测试成绩。 在 SemiAnalysis 发布的公开基准测试 InferenceX 上，Jalapeño 运行了 GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B 和 Kimi K2.5 1T 三款模型，结果显示，Jalapeño 每瓦完成的 AI 工作比英伟达 GB200、GB300 多 1.5—1.9 倍，端到端延迟缩短至对照系统的约 30%—60%。 运行 DeepSeek R1 时，一次 8K 输入、1K 输出的推理从 5.99 秒降到...
- 2026-08-26 17:47 | 爱范儿：OpenAI 自研「辣椒芯片」首测超英伟达，会让 ChatGPT 更便宜吗？阅读原文
做芯片很难，第一代产品就做到有竞争力更难。OpenAI 这次交出的答案，至少在大模型推理这件事上，已经足够夸张。 今天，OpenAI 正式公布了其首款定制推理芯片 Jalapeño（墨西哥辣椒）的首批实测性能数据。 在基于自己开源模型 GPT-OSS 120B 的公开基准测试 InferenceX 上，Jalapeño 的每千瓦峰值吞吐量和 Token 延迟都比现有的硬件系统表现要好。 要知道，对大多数芯片来说，吞吐和延迟往往是一道只能二选一的难题。而除了针对 OpenAI 的大模型优化明显，芯片在 670B 的 DeepSeek R1 和 1T 的 Kimi K2.5 上表现也更出色，对手...
- 2026-08-26 17:08 | 36氪：用 Astra+Codex 干掉 CUDA，奥特曼9个月AI造芯反杀英伟达 GB300阅读原文
黄仁勋大概没有料到，刺向英伟达最狠的一刀，正是用自家 GPU 造出来的。而一年前，还在为 DeepSeek-R1 连夜补算子、做适配的国产 AI 芯片团队恐怕也很难想到，一年后软件栈里最棘手的硬骨头，模型竟能自己一把闭环。 昨日凌晨（北京时间），OpenAI 首次公布自研推理芯片 Jalapeño 的实测结果：针对 GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B 和 Kimi K2.5 1T 等公开大模型，Jalapeño 同时在吞吐量、延迟等多个指标轻松挑落英伟达当代最强 GB300。 OpenAI 被传要自研芯片已经三年多，但直到两个月前，OpenAI 才联...