OpenAI 與博通近日共同發表一款名為 Jalapeño 的客製化晶片，專為大型語言模型（LLM）的推論工作負載設計。這款晶片僅用九個月即完成試產，預計今年底開始部署於資料中心，目標是大幅提升 AI 運算效率並降低 OpenAI 對外部晶片供應商的依賴。
美國人工智慧（AI）公司 OpenAI 與半導體大廠博通（Broadcom）共同宣布，已成功開發一款名為 Jalapeño 的客製化 AI 晶片，專為大型語言模型（LLM）推論（inference）工作負載設計。這款晶片僅耗時九個月便完成試產（tape-out），展現極高的開發效率，並預計將於今年底部署至微軟（Microsoft）及其他合作夥伴的資料中心。
Jalapeño 晶片設計獨特，採用特殊應用積體電路（ASIC）架構，不同於市面上通用型 AI 處理器或訓練加速器，其核心目標是為現代 LLM 及未來的 Agentic AI 工作負載提供更優異的「每瓦效能」（performance per watt）。OpenAI 指出，該晶片的架構是根據其對 LLM 行為的深入理解所設計，旨在解決大規模推論時的實際瓶頸，包括昂貴的資料移動、運算與記憶體資源平衡、網路效率等問題。早期的內部測試顯示，Jalapeño 的每瓦效能比「現有最先進硬體」大幅提升，能以接近理論最大值的效率執行重要工作負載。
該晶片巨大的運算晶粒（compute die）尺寸約達 840 平方毫米（mm²），接近極紫外光（EUV）微影系統光罩尺寸的極限（858 平方毫米），這比目前市場上多數推論加速器的晶粒更大，反而更接近用於 AI 訓練的處理器規模。博通執行長陳福陽（Hock Tan）表示：「我們與 OpenAI 的合作，代表著對未來十年 AI 所需實體基礎設施擴張的堅定承諾。」他也提到，透過直接與 OpenAI 共同開發業界領先的晶片，博通正協助微軟及其他夥伴從 2026 年開始部署「吉瓦級」（gigawatt-scale）資料中心。
OpenAI 發展客製化晶片是其長期策略的一環，旨在「垂直整合」（vertical integration）旗下模型的完整技術堆疊，以降低對外部公司如輝達（Nvidia）等晶片供應商的依賴。在當前全球算力緊缺的背景下，此舉有助於提升其運算能力，並可能帶來更好的性能與效率。未來，OpenAI 預期 Jalapeño 將成為其推論硬體的第一代產品，並持續精進。
這項合作對台灣的半導體產業鏈可能帶來多重影響。由於 Jalapeño 晶片尺寸龐大且採用客製化設計，其生產製造可能涉及先進製程技術，這將為全球晶圓代工與封裝測試大廠帶來潛在訂單。然而，隨著 OpenAI 等大型 AI 業者走向自研晶片，可能挑戰現有 GPU 供應商的主導地位，進而影響台灣在相關供應鏈中的定位與商業模式，促使產業鏈加速轉型與創新。