【OpenAI自研AI晶片殺到】效能勝輝達GB300旗艦 功耗僅一半仍拋離對手 最快今年內小量部署
據報道,OpenAI與博通合作研發的自研AI晶片Jalapeño,近日首度公布內部基準測試結果。測試涵蓋三款主流開源模型,包括GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B,以及參數量高達1萬億的Kimi K2.5。結果顯示,Jalapeño每千瓦功耗可處理的AI工作量,較輝達現役旗艦GB200及GB300高出1.5至1.9倍,端到端延遲更低1.7至3.6倍;在互動式對答場景,改善幅度最高可達4.1倍。
【效能拋離】功耗減半 延遲大減
這宗晶片對決的第一個爆點,是「以小勝大」的效能差距。
據悉,Jalapeño額定功耗約700瓦,較輝達GB200及GB300動輒1,200瓦至1,400瓦的功耗低近一半,而測試期間實際運作功耗更被限制在550瓦以下。單一機櫃可組合128顆Jalapeño晶片,合共提供1.7 exaflops的4bit算力,配備27.5太拉字節(TB) HBM4記憶體,單顆晶片記憶體頻寬達每秒15.4太拉字節。以Kimi K2.5模型為例,Jalapeño每瓦特效能高出輝達對應產品1.5倍、延遲低3.4倍;而在GPT-OSS 120B模型的低延遲設定下,每千瓦可處理的混合token數量,最高可達輝達對應產品的53.7倍,DeepSeek R1的同速度比拼下,吞吐量差距甚至超過100倍。
| 指標 | Jalapeño | 輝達GB200/GB300 | 洞察 |
| 額定功耗 | 約700瓦(實測≤550瓦) | 1,200至1,400瓦 | 功耗大減近半 |
| 每瓦特效能(Kimi K2.5) | 高1.5倍 | 基準 | 效率優勢明顯 |
| 端到端延遲 | 低1.7至3.6倍 | 基準 | 互動體驗更快 |
| 出貨時間表 | 今年內小量、2027年量產 | 現役主力產品 | 短期難即時撼動主導地位 |
【部署時間表】今年小量出貨 明年起量產
除了效能數字,市場更關心量產進度。OpenAI方面透露,Jalapeño晶片預計於今年年底前開始「極小量」出貨,並計劃於2027年正式放量生產,屆時將主要用於自家數據中心的推理運算,而非對外銷售。公司同時披露,第二代自研晶片已進入深度開發階段,第三代設計工作亦已展開,顯示OpenAI在算力自主化的路上並非一次性試水,而是有系統地部署未來多代產品,逐步減少對單一晶片供應商的依賴。
【格局衝擊】輝達護城河現裂痕?
事件正值輝達即將公布最新一季業績的敏感時刻,市場原本普遍看好,分析師平均目標價逾300美元,評級維持「強烈買入」。隨著愈來愈多科技巨頭相繼投入自研晶片,以降低對單一供應商的依賴,市場開始關注,輝達多年建立的算力生態系統護城河,會否因為大客戶陸續分散採購而逐步收窄。不過亦有意見指出,自研晶片現階段主要用於企業內部的推理需求,產能規模仍屬有限,未必即時威脅輝達在訓練級晶片市場的主導地位,兩者短期內更可能維持互補而非直接取代的關係。
OpenAI此次首度公開自研晶片的實測數據,某程度上是向外界宣告,人工智能巨頭正逐步走向「晶片自主」。惟自研晶片由小量出貨到全面規模化,中間牽涉供應鏈良率、軟件生態配套等多重挑戰,能否真正動搖輝達在人工智能基礎設施市場的地位,仍需視乎後續量產進度與客戶採用情況的實際表現。
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