El chip Jalapeño de OpenAI desafía a Nvidia con costos de inferencia un 50% menores

OpenAI presentó Jalapeño, un procesador de inferencia personalizado fabricado con Broadcom que, según la compañía, reduce los costos operativos en aproximadamente un 50% frente a las GPU de Nvidia, amenazando el dominio del fabricante de chips en los centros de datos de IA.

"Jalapeño iguala el rendimiento de los chips Blackwell de Nvidia y las TPU de Google mientras ejecuta inferencia por aproximadamente la mitad del costo", declaró Hock Tan, director ejecutivo de Broadcom, en una entrevista.

El ASIC combina una gran sección de cómputo con seis módulos de memoria de alto ancho de banda para mover datos más rápido a través de modelos de lenguaje de gran tamaño. Las pruebas iniciales muestran un rendimiento por vatio "sustancialmente mejor" que las alternativas actuales, según OpenAI, aunque no ha revelado el nodo de proceso, las velocidades de reloj ni la configuración de memoria. Se espera que el chip se implemente a finales de 2026.

El movimiento marca el primer paso de OpenAI para dejar de depender exclusivamente de las escasas GPU de Nvidia. Los costos de inferencia son la factura recurrente que crece con el éxito —cada consulta en ChatGPT, cada paso del agente Codex— y un chip ajustado únicamente para esa tarea puede eliminar la maquinaria que un procesador general debe transportar. Para una empresa que sirve modelos al volumen de OpenAI, reducir los costos de inferencia a la mitad transforma la economía del negocio.

Broadcom está detrás de cada chip personalizado

La asociación revela una dinámica más profunda. OpenAI, Google y Meta construyen todos sus chips de IA personalizados sobre la arquitectura de Broadcom, convirtiendo una ruidosa competencia entre modelos fronterizos en ingresos estables para la empresa que está por debajo de todos ellos. Broadcom reportó 8.400 millones de dólares en ingresos por chips de IA en el primer trimestre del año fiscal 2026, un 106% más que el año anterior, y mantiene una cartera de pedidos comprometidos de 73.000 millones de dólares vinculada a un camino hacia los 100.000 millones de dólares en ingresos anuales por chips de IA para 2027, según la dirección.

Diseñar conjuntamente un chip implica años de ingeniería compartida, propiedad intelectual y hojas de ruta de hardware que unen al laboratorio y al diseñador mucho después de que la primera pieza se haya enviado. Google comenzó a diseñar sus propios chips de IA hace aproximadamente una década y recién este año alcanzó su séptima generación, Ironwood, su primera TPU construida específicamente para inferencia. Jalapeño es la generación uno de lo que OpenAI denomina una "plataforma de cómputo multigeneracional".

Qué significa para Nvidia y la cadena de suministro

Los proveedores comerciales no desaparecen. Las primeras series de producción rara vez cubren la demanda total de una empresa, lo que significa que OpenAI seguirá comprando chips de inferencia de proveedores externos mientras Jalapeño aumenta su producción. Nvidia todavía domina las cargas de trabajo de entrenamiento, donde el entrenamiento previo intensivo en rendimiento probablemente dependerá de su hardware en el futuro previsible.

La limitación de todo esto es la fabricación. Cada uno de estos chips depende de Taiwan Semiconductor para la fabricación avanzada y el empaquetado especializado que une el cómputo y la memoria en una sola pieza funcional. Esa capacidad de empaquetado está agotada hasta 2026, y la demanda en toda la industria supera con creces la oferta. OpenAI no puede saltarse la fila —compite por una asignación limitada junto con todas las grandes empresas tecnológicas.

Las acciones de Nvidia, que cotizan a aproximadamente 35 veces las ganancias futuras, enfrentan un cambio narrativo a largo plazo a medida que cada gran laboratorio de IA construye su propio silicio. Pero el impacto inmediato en los ingresos está a años de distancia. El beneficiario más claro es Broadcom, cuya arquitectura se encuentra dentro de los programas personalizados de tres de las mayores empresas de IA a la vez. Los nombres en los chips seguirán cambiando. La empresa que los diseña sigue siendo la misma.

Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.