AI晶片一哥輝達（Nvidia）即將於26日美股盤後公布財報之際，知名半導體分析機構SemiAnalysis丟出震撼彈，直指輝達不只現役晶片Blackwell，就連尚未量產的下一代Rubin，實測效能都輸給OpenAI自研的處理器「墨西哥辣椒」（Jalapeño）。隨著AI公司苦於資料中心用電吃緊，這根「辣椒」或可改寫算力市場。
SemiAnalysis近期取得Jalapeño工程樣片，並進入OpenAI實驗室，以自家InferenceX進行測試。結果顯示，Jalapeño在每兆瓦功耗下的Token吞吐量擊敗其他測試晶片，幾乎所有場景的每瓦特效能都勝過輝達Blackwell；在DeepSeek R1低並發測試中，更達到每位使用者每秒超過700個Token，Kimi K2.5與GPT-OSS部分測試則約達1400 Token。更驚人的是，這些成績是在沒有多Token預測（MTP）、推測解碼及Prefill-Decode分離的情況下跑出。
SemiAnalysis認為，Jalapeño真正值得關注的不是擊敗已上市的Blackwell，而是能否與採用HBM4的Rubin競爭。測試顯示，Jalapeño每兆瓦的單Token預測（STP）吞吐量，甚至高於Vera Rubin的多Token預測結果，每美元產出的Token數則與Rubin大致打成平手；若未來加入推測解碼，成本效益還可能進一步提升。硬體規格方面，Jalapeño採台積電N3P製程，B0版本每瓦性能較早期A0提升約25%，單晶片理論運算力達13.4 PFLOPs，TDP僅700W，低於Rubin單一運算晶片的900至1150W；搭配HBM4後，每封裝記憶體頻寬更達15.4TB/s。
這場「墨西哥辣椒」風暴背後，真正讓輝達需要警戒的，是OpenAI驚人的軟硬體協同能力。SemiAnalysis指出，OpenAI自2024年中開始設計Jalapeño，從招募團隊到完成流片僅約16個月，開發速度相當驚人。OpenAI更透過自家AI編碼工具Codex協助開發晶片核心與軟體，並打造自有的Gluon程式語言。令人意外的是，Jalapeño並未過度專攻模型推理的某個特定環節，而是朝通用型晶片設計，力求在不同AI工作負載下都維持高效能。
不過，Jalapeño目前仍只是工程樣片，量產預計要到2027年逐步爬坡，且現階段測試主要集中在8k1k工作負載，尚未完成完整InferenceX及AgentX測試。SemiAnalysis也坦言，相關測試數據均由OpenAI提供，因此現階段更適合視為對輝達的一記警告，而非正式宣告GPU霸主地位易主。
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