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当地时间8月25日，OpenAI在Hot Chips大会上交出首颗自研推理芯片Jalapeño（墨西哥辣椒）的实测成绩单：在吞吐、能效、延迟三项指标上，全面反超英伟达GB200与GB300。
先看几组数字。
单用户出词速度，Jalapeño每秒吐1459个Token，GB200是535个；
跑完同一个任务，Jalapeño用1.65秒，GB300花了5.99秒。
功耗差得更直观：标称700瓦对1400瓦，实测持续功耗还压在550瓦以内。
著名半导体分析师Dylan Patel更是直接放出狠话，「被掀翻的不只是Blackwell，就连英伟达Rubin芯片也被超越了」！
测试由SemiAnalysis的InferenceX基准支撑，覆盖GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B和Kimi K2.5 1T三款公开模型。
结论是每瓦AI工作负载提升1.5至1.9倍，端到端延迟降低1.7至3.6倍，高度交互式负载下优势扩大到2.1至4.1倍。
从设计到流片，OpenAI只用了9个月，业内常见周期是18到36个月。
其中的秘诀是：把自家最强模型GPT-Astra（外界一直传的GPT-6）和Codex请进了流片室。AI辅助设计让SIMD单元面积减少8%、矩阵引擎面积减少10%，在注意力与MoE模块上，AI生成的代码跑得比人类顶尖专家快1.5到1.8倍。AI设计芯片，芯片跑AI，AI再回头优化芯片上的AI，这个飞轮已经转起来。
硬件规格同样顶到极限。主计算die约840平方毫米，距EUV掩模版极限858平方毫米只差18平方毫米，配6颗HBM4、共216GiB、15.4TB/s，每瓦HBM带宽22，第二名Rubin是11.1，GB300只有5.71。
成本这边，SemiAnalysis估算每芯片每小时总拥有成本1.56美元，与H100的1.55美元几乎持平，Vera Rubin是3.61美元。
这是OpenAI与博通合作的产品，两家去年10月签下10GW定制加速器大单。量产2027年逐步爬坡，下一里程碑是100兆瓦，Gen2已在深度开发、Gen3正在成形，2026年底先部署进OpenAI自己的数据中心。
SemiAnalysis顺势下了一个惊人的判断：CUDA的护城河可能已经死了。
英伟达Rubin比Jalapeño早一个月完成CoWoS流片，外界能看到的成绩却只有CoreWeave工程样片那点数据，英伟达并没有像OpenAI这样把第三方放进实验室随便测。
但是另一边，这家"掀桌"的公司和英伟达的绑定正逐步加深。
8月17日，英伟达同意为OpenAI俄亥俄州数据中心园区提供最高1050亿美元融资；OpenAI承诺2026年下半年部署首批1吉瓦英伟达Vera Rubin系统。OpenAI芯片负责人Richard Ho说得直白："英伟达是很好的合作伙伴，我们仍需要大量英伟达芯片。"
这一切落在英伟达财报前夜。
今晚美股盘后（北京时间明天凌晨），英伟达将公布2027财年第二季度财报，焦点除了Blackwell放量与Rubin进展，还有OpenAI算力承诺的会计处理。
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