Jalapeño OpenAI und Broadcom stellen gemeinsam entwickelten KI-Chip vor

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OpenAI und Broadcom haben mit Jalapeño einen kundenspezifischen KI-Inferenzprozessor vorgestellt. Es handelt sich um den ersten eigenen Chip von OpenAI. Entwickelt wurde der ASIC gemeinsam mit Broadcom, der Einsatz ist für große KI-Rechenzentren vorgesehen.

OpenAI beschreibt Jalapeño als von Grund auf für moderne Large Language Models entwickelte Architektur. Ziel sind geringere Latenzen, eine bessere Energieeffizienz und eine höhere Auslastung der vorhandenen Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen.

Konkrete Leistungsdaten nennen OpenAI und Broadcom bisher nicht. Die Unternehmen sprechen lediglich von frühen internen Tests, in denen Jalapeño eine deutlich bessere Performance pro Watt als aktuelle Lösungen erreichen soll. Belastbare Benchmarks, Speicherangaben, Fertigungsdetails oder Vergleichssysteme wurden nicht veröffentlicht.

Laut OpenAI laufen Engineering Samples bereits im Labor mit der vorgesehenen Frequenz und Leistungsaufnahme. Als Beispiel nennt das Unternehmen ML-Workloads einschließlich GPT-5.3-Codex-Spark. Eine technische Auswertung der Leistungsdaten soll später folgen.

Wenig Architekturdetails, erste Rückschlüsse aus Bildern

Auch zur Architektur bleibt die Ankündigung zurückhaltend. Bekannt ist, dass Jalapeño Datenbewegungen reduzieren und Compute, Speicher und Netzwerk enger auf typische LLM-Inferenzmuster abstimmen soll. Broadcom bringt dabei unter anderem seine Erfahrung mit kundenspezifischem Silizium und Netzwerktechnik ein.

Aus veröffentlichtem Bildmaterial lassen sich nur vorsichtige Rückschlüsse ziehen. Auf Tom's Hardware haben Redakteure ein großes Compute-Chiplet, mehrere HBM-Stacks und zusätzliche Dies für I/O oder strukturelle Zwecke erkannt. Solche Einschätzungen bleiben allerdings spekulativ, solange die Unternehmen keine offiziellen Package- oder Die-Daten nennen.

Die mutmaßliche Nutzung von HBM deutet darauf hin, dass OpenAI und Broadcom nicht allein auf niedrige Kosten pro Bauteil zielen, sondern auf hohe Bandbreite und niedrige Latenzen. Das passt zu interaktiven Inferenzszenarien, bei denen Antwortzeit, Durchsatz und Energiebedarf gemeinsam optimiert werden müssen.

Vertikale Integration der KI-Infrastruktur

Strategisch ist Jalapeño ein weiterer Schritt hin zu einer stärker vertikal integrierten KI-Infrastruktur und mehr Unabhängigkeit von Nvidia. OpenAI entwickelt nicht nur Modelle und Produkte, sondern greift zunehmend tiefer in Rechenzentrumsarchitektur, Scheduling, Netzwerk, Speicherhierarchien und nun auch Chipdesign ein.

Für OpenAI kann ein eigener Inferenzbeschleuniger die Abhängigkeit von Standard-GPUs verringern, insbesondere von Nvidia. Vollständig ersetzen dürfte Jalapeño diese Systeme zunächst nicht. Rechenintensive Trainingsaufgaben werden voraussichtlich weiter auf GPU- oder spezialisierten Trainingsplattformen laufen.

Die Unternehmen geben an, dass der Chip in neun Monaten bis zum Tape-out entwickelt wurde. OpenAI verweist dabei auf den Einsatz eigener Modelle zur Unterstützung von Teilen des Design- und Optimierungsprozesses. Für die Einordnung bleibt wichtig, dass die tatsächliche Entwicklungsleistung auch von Broadcoms bestehender ASIC-Erfahrung, IP-Wiederverwendung und Fertigungsökosystem abhängen dürfte.

Broadcom und OpenAI sprechen von einer mehrjährigen Plattform und mehreren Chipgenerationen. Ab 2026 soll Jalapeño in Rechenzentren im Gigawatt-Maßstab mit Microsoft und weiteren Partnern zum Einsatz kommen. Offen bleibt, ob die Hardware ausschließlich für OpenAI-Workloads genutzt wird oder später auch breiter verfügbar sein könnte.

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Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal Elektronikpraxis.

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