#KoreaMemoryChipStocksReverseLate 🔥 ¿Se está tambaleando el trono de NVIDIA? OpenAI suelta “Jalapeño” —¡Y viene con picante!
OpenAI acaba de asociarse con Broadcom para crear su muy primer chip de inferencia de IA hecho en casa, con humor “Jalapeño”.
Se filtraron resultados de benchmarks iniciales, y digamos que está dando una corrida picante al estándar de hardware de NVIDIA.
⚡ Las estadísticas con picante: superando a la gama insignia de NVIDIA
Eficiencia energética (1.5x - 1.9x mejor): funcionando a unos elegantes 700W, Jalapeño genera hasta 1.9 veces más salida por kilovatio que los sistemas GB200/GB300 de NVIDIA.
Demonio de la velocidad (1.7x - 3.6x más rápido): reduce la latencia, entregando respuestas de ChatGPT tan rápidas que pensarás que contestó antes incluso de que presiones Enter.
Sin más concesiones: normalmente, los chips te obligan a elegir entre alto rendimiento o latencia ultra-baja. Jalapeño, casualmente, dijo: “¿Por qué no ambas?”
💡 ¿Qué hay debajo del capó?
Jalapeño no está hecho para entrenar modelos; es un ASIC de inferencia centrado al 100% en gestionar solicitudes de usuarios a la velocidad de la luz.
Equipado con memoria HBM4 de próxima generación (216GB) y una arquitectura hiperoptimizada, elimina cuellos de botella de datos.
¿Cuál es el remate? OpenAI usó sus propios modelos de IA para diseñar el chip, pasándolo de la idea al plano en solo 9 meses.
🚀 ¿Qué sigue?
Las primeras pruebas a pequeña escala comienzan a finales de 2026, con un despliegue masivo previsto para 2027.
Pero no te preocupes: Sam Altman no está desapareciendo con Jensen Huang todavía—OpenAI planea seguir comprando GPUs de NVIDIA mientras escala su ejército de silicio a medida.
La era del monopolio en el silicio de IA oficialmente se está poniendo con picante. ¿Quién se agarra las palomitas 🍿?
#OpenAI #Jalapeno #NVIDIA #GB300 #AISilicon #TechNews #FutureOfAI #JensenHuang #SamAltman$ARK $WIF $NVDA
OpenAI acaba de asociarse con Broadcom para crear su muy primer chip de inferencia de IA hecho en casa, con humor “Jalapeño”.
Se filtraron resultados de benchmarks iniciales, y digamos que está dando una corrida picante al estándar de hardware de NVIDIA.
⚡ Las estadísticas con picante: superando a la gama insignia de NVIDIA
Eficiencia energética (1.5x - 1.9x mejor): funcionando a unos elegantes 700W, Jalapeño genera hasta 1.9 veces más salida por kilovatio que los sistemas GB200/GB300 de NVIDIA.
Demonio de la velocidad (1.7x - 3.6x más rápido): reduce la latencia, entregando respuestas de ChatGPT tan rápidas que pensarás que contestó antes incluso de que presiones Enter.
Sin más concesiones: normalmente, los chips te obligan a elegir entre alto rendimiento o latencia ultra-baja. Jalapeño, casualmente, dijo: “¿Por qué no ambas?”
💡 ¿Qué hay debajo del capó?
Jalapeño no está hecho para entrenar modelos; es un ASIC de inferencia centrado al 100% en gestionar solicitudes de usuarios a la velocidad de la luz.
Equipado con memoria HBM4 de próxima generación (216GB) y una arquitectura hiperoptimizada, elimina cuellos de botella de datos.
¿Cuál es el remate? OpenAI usó sus propios modelos de IA para diseñar el chip, pasándolo de la idea al plano en solo 9 meses.
🚀 ¿Qué sigue?
Las primeras pruebas a pequeña escala comienzan a finales de 2026, con un despliegue masivo previsto para 2027.
Pero no te preocupes: Sam Altman no está desapareciendo con Jensen Huang todavía—OpenAI planea seguir comprando GPUs de NVIDIA mientras escala su ejército de silicio a medida.
La era del monopolio en el silicio de IA oficialmente se está poniendo con picante. ¿Quién se agarra las palomitas 🍿?
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