Jalapeño-Chip: OpenAI schlägt Nvidia bei Effizienz um Faktor 1,9
Veröffentlicht am: 29.08.2026 um 21:33 Uhr | Redaktion boerse-global.de
OpenAI hat auf der Hot-Chips-Konferenz erste Benchmark-Ergebnisse für seinen selbst entwickelten KI-Chip Jalapeño vorgestellt. Der gemeinsam mit Broadcom und Celestica gebaute Beschleuniger erreicht laut Angaben des Unternehmens bis zu 1,9-fachen Durchsatz pro Kilowatt sowie eine bis zu 3,6-fach geringere Latenz im Vergleich zu Nvidias GB200/GB300-Chips.
Detaillierte Leistungswerte
Nach Angaben aus dem InferenceX-Benchmark liefert Jalapeño, das mit 700 Watt spezifiziert ist, eine 1,5- bis 1,9-fache Leistung pro Watt sowie eine 1,7- bis 3,6-fach geringere Latenz gegenüber den Nvidia-Chips GB200 und GB300. Beim Spitzendurchsatz erreichte Jalapeño auf dem Modell GPT-OSS 120B demnach 85.448 Tokens pro Kilowatt, während GB200 auf 44.960 Tokens pro Kilowatt kam. Obwohl der Chip für 700 Watt ausgelegt ist, hält er im Dauerbetrieb laut den vorgestellten Daten eine Leistungsaufnahme von höchstens 550 Watt.
Kritik an der Vergleichsbasis
Der Marktbeobachter SemiAnalysis attestierte Jalapeño, in fast allen vorgestellten Benchmarks bei der Leistung pro Watt besser abzuschneiden als Nvidias Blackwell-Generation. Gleichzeitig wiesen Kritiker darauf hin, dass der Vergleich unvollständig sei: Jalapeño nutzt bereits HBM4-Speicher, während Nvidias verglichener Chip einer älteren Generation entstammt.
Ein fairerer Maßstab wäre demnach ein Vergleich mit Nvidias kommendem Rubin-Chip. SemiAnalysis merkte zudem an, dass die vorgelegten Zahlen von OpenAI selbst stammen und nicht aus der vollständigen InferenceX-Testsuite hervorgehen.
Speichertechnik von Samsung
Wenige Tage nach der Konferenz bestätigte sich, dass Jalapeño auf Samsungs HBM4-Speicher setzen wird. Der Chip soll über 216 Gigabyte Speicher pro Einheit verfügen und eine Bandbreite von 15,4 Terabyte pro Sekunde erreichen.
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Entwicklung, Zeitplan und Einsatzzweck
Jalapeño wurde nach Angaben von OpenAI innerhalb von neun Monaten entwickelt und ist auf hohen Durchsatz, geringe Latenz und minimalen internen Datenverkehr ausgelegt. Der Chip ist ausschließlich für Inferenz konzipiert – also für den laufenden Betrieb bereits trainierter KI-Modelle.
Für das Training seiner Modelle setzt OpenAI weiterhin auf Nvidia-GPUs. Eine erste, kleinere Bereitstellung von Jalapeño ist für Ende 2026 geplant, eine Hochskalierung soll 2027 folgen. Insgesamt planen OpenAI und Broadcom laut vorliegenden Informationen bis Ende 2029 kundenspezifische Beschleuniger mit einer Gesamtkapazität von 10 Gigawatt.
Einordnung in den Markt
Der Zeitpunkt der Entwicklung ist kein Zufall: Inferenz macht nach Branchenschätzungen rund zwei Drittel der gesamten Kosten im KI-Betrieb aus, weshalb Effizienzgewinne in diesem Bereich für Betreiber großer Sprachmodelle besonders relevant sind.
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Ein Analyst von TrendForce betonte gleichzeitig, dass Nvidia-GPUs für das Training von KI-Modellen weiterhin unverzichtbar blieben – der Wettbewerb mit eigenen Chips zielt also vorerst nicht auf den Trainingsmarkt, sondern auf den Inferenzbetrieb.
Beobachter verweisen zudem darauf, dass Jalapeño gezielt darauf ausgelegt wurde, Datenbewegungen innerhalb des Systems zu minimieren – ein Hinweis darauf, dass sich der technologische Wettbewerb zunehmend auf die Ebene der Datenorchestrierung verlagert, statt sich allein auf reine Rechenleistung zu konzentrieren.
