根据这个新闻，英伟达的护城河应该已经被击穿了

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OpenAI一夜杀疯：既碾压英伟达芯片，又摸到AGI门槛！

就在今天，OpenAI首颗自研芯片Jalapeño“墨西哥辣椒”交出了首批实测成绩单，AI推理性能全面反超英伟达GB200和GB300。据Wccftech等媒体报道，这款芯片的实测速度直接起飞，Jalapeño一秒能狂吐1459个Token，而英伟达GB200只有535个，连一半都不到。实际上，这颗“辣椒”跑完一个任务只要1.65秒，英伟达GB300却要花将近6秒，整整3.6倍的差距。著名半导体分析师Dylan Patel更是直接放出狠话，“被掀翻的不只是Blackwell，就连英伟达Rubin芯片也被超越了”。
一时间，整个AI圈都炸了，网友们纷纷惊叹OpenAI简直杀疯，英伟达也被击败了。奥尔特曼的表态则是霸气又克制，“我们造了一颗芯片，快得离谱”。

这颗“辣椒”干翻了英伟达旗舰可不是OpenAI自说自话，SemiAnalysis钻进实验室实测了一趟，写下的结论是Jalapeño把他们此前测过的每一颗英伟达、AMD、谷歌的芯片全干趴下了。差距有多大？英伟达最新那颗Vera Rubin吃掉的电，够喂将近三颗Jalapeño。测试中，OpenAI挑了三个公开模型来跑：GPT-OSS 120B，还有一款670B和1T的模型，覆盖了从中型到万亿参数的MoE架构。整体结果如下：每瓦特AI工作负载提升1.5到1.9倍，端到端延迟降低1.7到3.6倍，在高度交互式工作负载上性能提升2.1到4.1倍。三个模型上分别快2.7倍、4.1倍和3.8倍。如果按各自最好的工作点算峰值，三个模型上分别是1.9倍、1.7倍和1.5倍，真正拉开距离的是高交互场景，绿色的Jalapeño在整条曲线上都压着蓝色的GB200。

SemiAnalysis这边则是把供电、散热、网络全算进去，然后再摊到每颗芯片头上，结果Jalapeño每颗1.125千瓦，GB200是1.87千瓦，而Vera Rubin是3.3千瓦。在这个口径下跑GPT-OSS，Jalapeño每兆瓦每秒吐出约5300万个Token，GB200 NVL72只有约1000万。
成本方面，每芯片每小时的总拥有成本Jalapeño是1.56美元，跟H100的1.55美元几乎一样，而Vera Rubin是3.61美元。过了每秒200个Token，Jalapeño一路走到绿色够不到的地方。最要命的是，这些成绩还不是Jalapeño的全部实力，它连投机解码和Token预测都没开，也没做prefill和decode的分离部署，而图上其他每颗芯片跑的都是各自最优配置，该开的优化一个不落，SemiAnalysis估算光投机解码这一项就能把每Token成本再压掉2/3以上。

就在揭开Jalapeño神秘面纱仅数小时后，业界又获悉OpenAI 已顺利完成一项预训练过程，这项成果极有可能成为全球首个达到“AGI门槛”的基础模型，其内部代号为三个字母的“Bel”。据报道，OpenAI已完成对参数量超过10万亿的Bel模型的预训练，该模型将作为即将推出的Astra系列和GPT-6级人工智能模型的基础。Bel是“Doug”的继任者，规模与GPT-4.5相当。凭借超过10万亿个参数，这一模型很可能成为即将推出的Astra系列以及后续GPT-6家族相关模型的基础。

实际上，OpenAI的Astra系列模型很可能会成为GPT-6的前身，代表了一类全新的人工智能模型，它们不再局限于简单的聊天机器人式的单一回复，而是依托于一个先进的协调层，能够通过启动并管理多个内部子智能体，用数小时甚至数天的时间来解决极其复杂的问题，基本做法是将一个极其复杂的问题分解为若干更小的子问题，为这些子问题分配相应的子代理，然后对各子代理的结论进行整合与归纳。

本月初OpenAI已披露，Astra独立解决了数学与理论计算机科学领域十项长期悬而未决的问题，其解决方案随后经由形式化证明辅助语言Lean 4予以验证。据这一特定传闻，Bel不仅可作为Astra之后的GPT-6模型的基础，还有望成为一款具备“AGI门槛”潜力的模型，这大大提升了Bel的重要性及其底层能力的市场期待。据报道OpenAI如今认为Anthropic已无足以与Astra相抗衡的对手，主要源于其当前训练基础设施长期面临算力瓶颈，若此言属实，这将对Anthropic的上市计划构成重大拖累，而该计划或最快于今年启动。
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