OpenAI junto con Broadcom han revelado esta mañana Jalapeño, su primer chip acelerador de inteligencia artificial diseñado exclusivamente para la inferencia de grandes modelos de lenguaje (LLM). Este nuevo procesador se presenta como una alternativa especializada frente a los GPUs tradicionales que ofrecen fabricantes como Nvidia o AMD.
Jalapeño está concebido para impulsar las cargas de trabajo que sustentan productos clave de OpenAI como ChatGPT, Codex y la API, así como futuros agentes autónomos. Según ambas compañías, este chip “está construido desde cero para los LLM actuales y futuros de toda la industria”, lo que sugiere que podría ofrecerse también a otros actores del sector de inteligencia artificial.
De acuerdo con información publicada por Bloomberg, Jalapeño permite reducir casi a la mitad los costes asociados a la inferencia, que es el proceso de utilización de un modelo ya entrenado para responder a las solicitudes de los usuarios. En contraste, los gastos más elevados siguen estando vinculados al entrenamiento, investigación y desarrollo de esos modelos. 
El desarrollo de Jalapeño ha batido récords en la industria de semiconductores, pasando de los primeros esquemas a estar listo para fabricación en apenas nueve meses, un periodo inusualmente corto comparado con los ciclos de varios años habituales en el sector. La colaboración entre OpenAI y Broadcom se anunció oficialmente en octubre de 2025, consolidando un proceso de co-desarrollo entre software y hardware acelerado mediante el uso de modelos de OpenAI para diseñar el chip. Aunque no ha trascendido qué modelos específicos se usaron para acelerar el diseño, fuentes cercanas al proyecto revelaron que fue posible gracias al soporte de la tecnología propia de OpenAI.
Tras recibir un prototipo físico esta misma semana, OpenAI ha confirmado que planea implementar Jalapeño en centros de datos activos antes de que finalice 2026. La compañía ya ha probado con éxito la ejecución del modelo GPT-5.3-Codex-Spark en estos chips bajo condiciones de carga productiva, aunque de forma experimental.
Esta innovación marca un paso estratégico significativo para OpenAI, que busca controlar toda la cadena tecnológica capaz de acelerar la IA avanzada, garantizando mayor fiabilidad y accesibilidad a sus sistemas.
Quedan aún incógnitas por resolver, como el rendimiento comparado del chip frente a competidores, su coste real y la escalabilidad manufacturera, aunque de forma preliminar se describe como “sobresaliente” por personas cercanas al proyecto. Greg Brockman, presidente y cofundador de OpenAI, y Hock Tan, CEO de Broadcom, destacaron en una entrevista conjunta que Jalapeño representa una mejora tangible en eficiencia tanto por vatio consumido como por dólar invertido.
¿Por qué OpenAI ha creado un ASIC propio?
Jalapeño es un Circuito Integrado de Aplicación Específica (ASIC) diseñado para tareas concretas de inferencia en grandes modelos de lenguaje, a diferencia de las GPUs que cuentan con arquitecturas más generales. Esta especialización permite mayor eficiencia y menor coste para los procesos concretos que requiere OpenAI, aunque con menos flexibilidad para otros tipos de cargas.
La arquitectura del chip se ha diseñado partiendo de la experiencia operativa de OpenAI en sus productos a gran escala, optimizando el movimiento de datos y la correspondencia entre capacidad de cómputo, memoria y redes. Broadcom ha aportado la tecnología de silicio y redes, incluyendo su tecnología Tomahawk, mientras que Celestica ha facilitado la integración en placas, racks y sistemas, enfocándose en rendimientos efectivos más allá de pruebas teóricas.
Una motivación central para desarrollar su propio hardware es hacer la economía operativa de OpenAI más sostenible. Documentos financieros auditados filtrados recientemente indican que OpenAI alcanzó unos ingresos de 13.070 millones de dólares en 2025, pero con gastos operativos que ascendieron a 34.000 millones, lo que generó una pérdida de cerca de 20.920 millones por el coste desmesurado del cómputo necesario, principalmente para el entrenamiento, que en 2025 supuso 19.180 millones de dólares, el 56% del gasto total. Además, OpenAI pagó más de 10.590 millones a Microsoft solo en infraestructuras para I+D y cómputo.
Con Jalapeño, OpenAI pretende reducir los gastos en inferencia y equilibrar parcialmente las pérdidas ocasionadas por el entrenamiento masivo de modelos, facilitando su objetivo de un futuro rentable y accesible. Greg Brockman resumió en la nota de Broadcom que diseñando más capas de la infraestructura en casa, pueden ofrecer inteligencia artificial con mayor eficiencia y ampliar su alcance.
¿Qué significa Jalapeño para Nvidia y los demás proveedores de OpenAI?
La presentación de Jalapeño genera interrogantes sobre la posición estratégica de OpenAI en el competitivo mercado de semiconductores y GPUs. Desde que comenzó el auge de la IA generativa a finales de 2022, OpenAI ha sido uno de los mayores clientes de los productos de Nvidia, además de haber recibido miles de millones de inversión de esta firma. Pero también ha ampliado su colaboración a otros fabricantes para cubrir sus necesidades masivas.
- Nvidia: En febrero de 2026, Nvidia realizó una inversión directa de 30.000 millones de dólares en OpenAI dentro de una ronda de financiación de 110.000 millones, acordando desplegar 10 gigavatios de capacidad informática, incluidos 3 gigavatios dedicados a inferencia y 2 a entrenamiento, usando su plataforma Vera Rubin de próxima generación.
- Amazon Web Services (AWS): También en febrero, Amazon invirtió 50.000 millones en OpenAI, con el compromiso de que la compañía consuma unos 2 gigavatios de capacidad de su plataforma Trainium en los próximos ocho años.
- AMD: OpenAI acordó usar GPUs AMD Instinct MI450 Series para complementar su infraestructura, marcando una alianza con el principal rival de Nvidia.
- Cerebras: El fabricante de chips especializadas también firmó un acuerdo con OpenAI, tras su salida a bolsa en mayo de 2026.
Estas asociaciones permanecen por ahora sin cambios, según personas conocedoras.
El auge global del silicio a medida: OpenAI se une a las grandes potencias de infraestructura de IA
Hasta ahora, OpenAI se encontraba en desventaja frente a gigantes tecnológicos con programas propios de silicio, como Google, Amazon y Microsoft, que cuentan con sus procesadores Tensor Processing Units (TPU), Trainium y Maia respectivamente, para manejar enormes cargas con menores costes.
Microsoft, proveedor cloud y principal inversor de OpenAI, lanzó en 2023 el acelerador Azure Maia 100 y en enero de 2026 su sucesor Maia 200, fabricado en tecnología de 3 nanómetros y actualmente usado para ejecutar GPT-5.2 en sus centros de datos.
Por su parte, Meta ha expandido rápidamente su línea de aceleradores MTIA para alimentar sus sistemas de recomendación e inteligencia generativa sin depender exclusivamente de Nvidia.
Jalapeño permite a OpenAI competir en este terreno, integrando su arquitectura de software directamente en hardware propio y acercándose así al modelo de los grandes hyperscalers, pasando de ser un mero cliente cloud a un proveedor más independiente de infraestructuras de IA.
Además, en un contexto de restricciones de exportaciones de EE. UU., también empresas tecnológicas chinas como Alibaba, Huawei o ByteDance se están lanzando al desarrollo de chips personalizados para IA, evidenciando una carrera global por dominar el silicio de inteligencia artificial.
Un futuro de gigavatios y ambiciones desmedidas
La magnitud del proyecto OpenAI-Broadcom se refleja en sus acuerdos de infraestructura, que contemplan desplegar centros de datos con capacidad energética que rivalizan con la demanda de pequeñas ciudades, comenzando en 2026 con Microsoft y otros socios.
Para Broadcom, esta colaboración es una gran oportunidad para afianzar su reputación en una era en la que la IA generativa ha disparado la demanda de hardware especializado. Sus acciones crecieron un 18% interanual en los primeros meses de 2026 y han multiplicado casi por siete su valor desde finales de 2022.
En definitiva, con Jalapeño OpenAI ha demostrado estar lista para ir más allá del software y el código, controlando la arquitectura física de su pipeline de inferencia y combinando las alianzas con Nvidia, Amazon, AMD y Cerebras para reescribir rápidamente los parámetros económicos del futuro de la IA.
