OpenAI presenta Jalapeño, su primer chip de IA diseñado con la ayuda de sus propios modelos

OpenAI ya tiene su propio chip para inteligencia artificial. Se llama Jalapeño y marca el inicio de una estrategia que busca, a largo plazo, reducir la dependencia de Nvidia, el fabricante que hoy domina el mercado de aceleradores de IA. La empresa de Sam Altman lo anunció oficialmente el 24 de junio de 2026, tras un proceso de desarrollo que sorprendió por su velocidad: menos de 20 meses desde el concepto hasta el silicio, y apenas nueve entre el código y la fabricación.

Un salto en velocidad y eficiencia

Jalapeño alcanza hasta 13,4 petaflops de cómputo en 4 bits, accede a 232 gigabytes de la memoria más avanzada del mercado y se conecta a ella a 15,4 terabytes por segundo. Según datos publicados por la propia OpenAI, el chip reduce la latencia de extremo a extremo hasta 3,6 veces frente a la GB300 de Nvidia, el componente del que hasta ahora dependía la compañía. Todo esto, además, consumiendo menos energía. El chip se fabrica en TSMC y forma parte de un plan de infraestructura a gran escala desarrollado junto a Broadcom.

El secreto: usar la IA para diseñar el chip

La rapidez del proyecto tiene una explicación directa: OpenAI utilizó sus propios modelos de inteligencia artificial como herramienta de diseño. Richard Ho, vicepresidente de hardware de OpenAI, lo resumió así: “los modelos están dando superpoderes a nuestros ingenieros”. El equipo de diseño contó con menos de 100 personas en promedio durante todo el proyecto, y el trabajo se dividió con Broadcom: OpenAI se encargó del diseño del sistema, mientras Broadcom asumió la parte física. Lo que la IA aceleró fue la fase de escritura de código del chip (front-end), apoyándose en herramientas como XLS. Chris Leary, de OpenAI, explicó que a la IA se le daba mucho mejor lo que parecía software, y XLS en cierto modo se parece a software, así que se benefició de eso.

La IA no puede hacerlo todo

Aunque la inteligencia artificial fue clave en el front-end, su aporte en el back-end fue mucho más limitado. Esa fase siguió dependiendo en gran medida de Broadcom y de ingenieros humanos. Tanto Ho como Leary fueron enfáticos: la labor del ingeniero sigue siendo imprescindible y, por ahora, insustituible por una IA. “No estamos diciendo que cualquiera pueda venir y construir chips aceleradores de IA/ML de última generación usando solo Codex”, aclaró Ho. “Estamos diciendo cosas muy concretas sobre cómo sacarle más partido a Codex y cómo nos hemos centrado en un equipo pequeño y en plazos rápidos para lograr resultados de calidad”. En resumen: la IA multiplicó la productividad de equipos pequeños y expertos, pero no automatizó el diseño completo.

¿Qué significa esto para Chile?

Jalapeño es un desarrollo de una empresa estadounidense y no tiene un impacto directo e inmediato en Chile. Sin embargo, la tendencia de las grandes tecnológicas a fabricar sus propios chips (como la TPU de Google o Maia de Microsoft) busca romper el monopolio de Nvidia, lo que podría traducirse en más competencia, mejores precios y mayor disponibilidad de hardware para servicios de IA. Eso, a la larga, podría beneficiar a empresas chilenas que usan estas tecnologías o a startups locales que entren al rubro. Por ahora, el dato relevante es cómo OpenAI logró lo que parece imposible: diseñar un chip de alto rendimiento en tiempo récord usando su propia inteligencia artificial como aliada.

Con información de Xataka