随着OpenAI及其他科技巨头纷纷推出自研芯片 ，分析师们开始认为 ，英伟达在先进AI芯片领域的近乎垄断地位正面临“威胁 ”。
周二（8月25日），OpenAI公布了公司首款定制推理芯片Jalapeno的技术细节 ，宣称该芯片的响应速度和能效表现已超越了英伟达的GB300 。当下 ，谷歌 、亚马逊 、Meta等也都在开发自己的AI芯片 。
Yole Group技术分析师Adrien Sanchez表示，Jalapeno是一款专为推理设计的芯片 ，这表明“超大规模云服务商（hyperscaler）设计的芯片已经能够在推理能效方面媲美甚至超过英伟达Blackwell级GPU ”。
Sanchez称 ，尽管英伟达近来 仍掌握着“绝大多数”AI算力市场，并凭借CUDA软件平台形成了强大的生态锁定，但OpenAI的新芯片“对英伟达的推理业务利润率构成了威胁 ，而推理恰恰是近来 增长最快的领域 ” 。
Jalapeno由OpenAI与博通共同开发 。今年6月时 ，OpenAI首次公布了该芯片，称将“从零开始针对整个行业当前及未来的大型语言模型（LLM）进行设计 ”。OpenAI最新预计 ，Jalapeno将在年底前部署到OpenAI的算力基础设施中 。
OpenAI一直是英伟达GPU的重要大客户 ，大量采购英伟达芯片来训练和运行大型AI模型 。如今拥有自己的芯片，可能会改变双方的合作关系。
Omdia高级首席分析师Alexander Harrowell评论称 ，Jalapeno是一个“令人印象深刻的成果 ，尤其是在能效方面”。在大规模部署情况下，这款芯片将节省电力和冷却成本 ，降低配电基础设施的需求 ，并显著改善单位经济效益 。
TrendForce分析师Fion Chiu称，OpenAI的定制芯片可能会逐步降低公司在推理任务上对英伟达的依赖 。
不过 ，Chiu仍认为 ，“鉴于英伟达GPU具备广泛的可编程性、强大的性能 、成熟的软件生态，以及处理各种工作负载的能力，英伟达GPU仍将发挥重要作用 ”。
研究机构SemiAnalysis表示 ，其团队曾访问OpenAI实验室 ，并对Jalapeno进行了基准测试 。结果显示，在几乎所有测试场景中 ，Jalapeno的每瓦性能都超过了英伟达Blackwell 。
不过 ，SemiAnalysis也指出，这一比较“存在一定程度的不完整和不公平 ” ，因为Jalapeno采用了更新一代的HBM4内存 ，因此更适合与英伟达的Rubin平台进行同类比较。
SemiAnalysis文章还指出：“Vera Rubin系统近来 已经开始向客户出货，而OpenAI还需要一段时间才能让Jalapeno从工程样品阶段走向更成熟的产品 。”
近几年 ，谷歌推出了用于AI训练和推理的新芯片 ，并将其称为张量处理器（TPU） 。Meta也表示，已同意采用基于博通技术的定制AI芯片。
Anthropic则表示 ，未来10年将承诺向AWS技术投入超过1000亿美元 ，其中包括亚马逊自研AI芯片Trainium的现有及未来版本 。
Omdia分析师Harrowell表示，预计到2028年，这类定制ASIC芯片的出货量将超过GPU 。不过 ，由于GPU费用 明显更高 ，ASIC在营收规模上超过GPU还需要更长时间。
“这是英伟达面临的最大竞争威胁，因为AI基础设施资本支出中约有一半来自超大规模云服务商 ，而这些公司要么已经拥有自研芯片项目 ，要么完全有能力新建这样的项目 。”
此外，Cerebras 、SambaNova、D-Matrix 、Etched 、Fractile等初创公司也在开发AI芯片 。
（文章来源：财联社）
