輝達（Nvidia）的AI晶片龍頭地位，遭遇老客戶的直接挑戰！知名半導體分析機構SemiAnalysis實測發現，OpenAI首款自研AI晶片「墨西哥辣椒」（Jalapeño），不只效能勝過輝達現役Blackwell，就連尚未量產的下一代Rubin，在部分指標上同樣得退讓三分。隨著OpenAI可能擴大ASIC布局，法人看好鴻海（2317）、廣達（2382）、緯創（3231）、緯穎（6669）、英業達（2356）等台廠供應鏈迎來伺服器新商機。
SemiAnalysis獲邀進入OpenAI實驗室，使用自家InferenceX測試Jalapeño工程樣片。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，幾乎所有測試場景的每瓦效能都勝過Blackwell；在DeepSeek R1低並發測試中，每位使用者每秒吞吐量更超過700個Token，Kimi K2.5與GPT-OSS部分測試則約達1400 Token。值得注意的是，這些成績還是在未啟用多Token預測（MTP）、推測解碼及Prefill-Decode分離的情況下跑出。
Jalapeño真正值得關注的對手，其實是採用HBM4的Vera Rubin。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大致打平。硬體規格方面，Jalapeño採台積電N3P製程，B0版本每瓦效能較早期A0提升約25%，單晶片理論運算力達13.4 PFLOPs，TDP為700W，低於Rubin單一運算晶片900至1150W；搭配HBM4後，每封裝記憶體頻寬更達15.4TB/s。
更讓輝達警戒的是OpenAI的晶片開發速度。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，並利用自家AI編碼工具CODEX協助開發晶片核心與軟體，同時打造Gluon程式語言。Jalapeño也沒有只鎖定單一AI工作負載，而是朝通用型晶片設計，盼在不同應用情境維持高效能。
不過，Jalapeño目前仍只是工程樣片，預計2027年才逐步進入量產爬坡，現階段測試也主要集中在8k1k工作負載，尚未完成完整InferenceX及AgentX測試。SemiAnalysis同時坦言，相關測試數據均由OpenAI提供，因此目前更適合視為對輝達的一記警告，還不能直接解讀為GPU霸主地位已經易主。
在伺服器供應鏈方面，目前Jalapeño伺服器由Celestica負責代工，但若OpenAI未來擴大ASIC伺服器採購量能，鴻海、廣達、緯創等大型代工廠或可爭取新訂單。此外，不僅是OpenAI，包括微軟、Google、Meta與亞馬遜等CSP大廠同樣在推進自研晶片，相關伺服器訂單已由鴻海、廣達、緯創、緯穎、英業達等台廠分食。隨著雲端業者試圖降低對輝達的依賴，ASIC伺服器市場可望帶給台灣代工廠下一波成長動能。
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