Chip Jalapeño da OpenAI ultrapassa a Nvidia em primeiros testes

A OpenAI aproveitou a conferência Hot Chips, na terça-feira, dia 25 de agosto de 2026, para mostrar o retrato mais detalhado até agora do Jalapeño, o chip de inferência que tem vindo a desenvolver internamente, divulgando a primeira leva de resultados de benchmark para o novo sistema. Testado no benchmark InferenceX, da SemiAnalysis, o Jalapeño registou tanto mais tokens servidos por utilizador como um maior throughput por quilowatt do que os melhores processadores de inferência atualmente disponíveis — a primeira vez que a OpenAI apresenta números públicos para sustentar a sua estratégia de silício próprio.

Em resumo, os resultados mostram um avanço de desempenho muito, muito significativo face ao estado da arte. O Jalapeño consegue servir mais trabalho de IA por unidade de energia, devolvendo ao mesmo tempo respostas mais rapidamente. É muito eficiente para servir muitos clientes, mas também pode oferecer uma latência muito baixa.

Como o Jalapeño se compara ao Blackwell da Nvidia

A comparação divulgada pela OpenAI foi feita face a um sistema construído sobre a arquitetura Blackwell, da Nvidia, hoje a referência do setor para a inferência de IA em grande escala. Richard Ho, vice-presidente de hardware da OpenAI, disse aos jornalistas que o Jalapeño oferece aquilo a que chamou "o melhor dos dois mundos" — latência mais baixa e throughput mais elevado ao mesmo tempo —, quando os sistemas de IA têm normalmente de escolher entre um ou outro. A própria OpenAI reconhece que a comparação é uma fotografia do momento: até o Jalapeño atingir a implementação total, o hardware concorrente terá provavelmente também avançado de forma significativa.

• De 1,5 a 1,9 vezes mais trabalho de IA entregue por watt do que os sistemas Nvidia GB200 e GB300 usados na comparação, nos modelos GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 e Kimi K2.5 1T
• De 1,7 a 3,6 vezes menos latência de ponta a ponta nesses mesmos três modelos
• Testado no InferenceX, uma plataforma de benchmark criada pela SemiAnalysis para medir como os sistemas de IA lidam com cargas de inferência
• Comparado com os melhores resultados públicos registados no momento do teste, usando as superchips GB200 e GB300 da Nvidia

Construído com a Broadcom, e com os próprios modelos da OpenAI

O Jalapeño foi desenvolvido pela OpenAI em estreita colaboração com a Broadcom, e a empresa afirma que os seus próprios modelos participaram no processo de desenvolvimento do chip. A OpenAI apresenta o Jalapeño como o início de uma plataforma multigeracional, em que produtos de IA, modelos, chips e memória são concebidos em conjunto, em vez de o chip ser adaptado depois ao modelo que precisa de nele correr. Essa abordagem "full-stack", segundo a OpenAI, permitiu aos seus engenheiros atacar fases específicas do processo de inferência que frequentemente criam fricção — sobretudo o "prefill", a fase em que o sistema processa e interpreta tudo o que o utilizador lhe enviou, e a etapa de comunicação que se segue, que amiúde se torna um estrangulamento à medida que a carga de trabalho cresce.

Concebemos o Jalapeño para minimizar a movimentação de dados e os atrasos de comunicação. Isto significa que o estado do modelo, incluindo a cache KV utilizada ao gerar uma resposta, pode ser explicitamente colocado e mantido local enquanto o sistema ativa a combinação certa de computação, memória e rede para cada fase de inferência.

Uma primeira implementação pequena, não um abandono da Nvidia

Ho disse que se espera que o Jalapeño chegue à implementação "em volumes muito pequenos" até ao final de 2026, com uma implementação mais significativa prevista para 2027; a OpenAI não revelou quantos chips planeia implementar no próximo ano. Apesar dos resultados do benchmark, Ho foi claro: a OpenAI não tem planos de substituir toda a sua frota de computação pelo Jalapeño. A estratégia global de computação da empresa, disse, continua a incluir "muito bons parceiros", entre eles a Nvidia, e a OpenAI pretende continuar a desenvolver a segunda e a terceira geração do novo chip, mantendo ao mesmo tempo as compras junto dos seus fornecedores habituais.

O próprio Jalapeño tinha sido revelado publicamente ainda antes este ano — os relatos divergem quanto à data exata, situando alguns o primeiro anúncio em outubro de 2025 e outros em junho de 2026 — antes de o evento de terça-feira trazer os primeiros números concretos de desempenho para sustentar a proposta original. A OpenAI pretende que a plataforma continue a evoluir geração após geração, com hardware, memória e rede ajustados em conjunto, em vez de comprados em separado.

O que isto muda para as empresas portuguesas que utilizam IA em produção

Para qualquer empresa portuguesa cujo produto dependa de capacidade de inferência de IA alugada, o Jalapeño importa menos como um chip para comprar — a OpenAI não o vende a clientes externos — e mais como um sinal de para onde caminham o custo de inferência e a latência nos próximos dois a três anos. Fornecedores de nuvem e laboratórios de IA que competem para reduzir o custo de servir tokens costumam repercutir os ganhos de eficiência nos clientes ao longo do tempo, seja através de preços de API mais baixos, seja de respostas mais rápidas ao mesmo preço. Empresas portuguesas que atualmente pagam por capacidade de inferência baseada em GPU, e que hesitam em assumir compromissos de longo prazo com fornecedores de nuvem baseados em Nvidia, dispõem agora de mais um indício concreto de que os preços e a latência atuais não são um teto fixo — e de que a dependência de um único fornecedor de hardware de inferência pode ter um aspeto diferente até 2027.