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Jalapeño : la puce d’OpenAI fait mieux que Blackwell en inférence, avec des limites importantes
Selon OpenAI, Jalapeño fournit 1,5 à 1,9 fois plus de travail d’IA par watt et une latence de bout en bout 1,7 à 3,6 fois plus faible que les systèmes Nvidia GB200 et GB300 testés. Cet ASIC spécialisé dans l’inférence est annoncé à 700 watts, avec une consommation soutenue mesurée à 550 watts ou moins sur les charge...
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Points clés à retenir
- Selon OpenAI, Jalapeño fournit 1,5 à 1,9 fois plus de travail d’IA par watt et une latence de bout en bout 1,7 à 3,6 fois plus faible que les systèmes Nvidia GB200 et GB300 testés.
- Cet ASIC spécialisé dans l’inférence est annoncé à 700 watts, avec une consommation soutenue mesurée à 550 watts ou moins sur les charges évaluées.
- La comparaison n’est pas totalement équitable : Jalapeño utilise de la mémoire HBM4, contrairement aux systèmes Blackwell testés.
Prompt IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What are the reported performance results, power and cost-efficiency benefits, testing details and caveats, deployment timeline, development. Article summary: OpenAI reports that Jalapeño—a Broadcom co-developed, inference-focused ASIC—beats Nvidia’s Blackwell GB200/GB300 systems on the tested LLM-serving workloads for work per watt and latency. It is a meaningful proof point . Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
Les premiers résultats publiés pour Jalapeño portent une promesse précise, et non une victoire générale sur Nvidia : selon OpenAI, son ASIC dédié à l’inférence surpasse les systèmes Nvidia GB200 et GB300 en travail réalisé par watt et en latence sur plusieurs tests de service de grands modèles de langage. C’est un signal important pour les infrastructures d’IA, où l’électricité et le refroidissement pèsent de plus en plus lourd dans le coût d’exploitation. Mais Jalapeño n’est pas conçu pour remplacer les GPU Nvidia dans tous les usages, et la comparaison comporte plusieurs réserves. 5
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Une puce conçue pour répondre, pas pour entraîner
Jalapeño est un circuit intégré spécialisé — ou ASIC — développé conjointement par OpenAI et Broadcom pour l’inférence des grands modèles de langage. L’inférence correspond à la phase durant laquelle un modèle entraîné produit une réponse, contrairement à l’entraînement, qui sert à créer le modèle. En échange d’une flexibilité moindre, une puce conçue pour une tâche précise peut offrir une meilleure efficacité sur des charges prévisibles et répétées à grande échelle. 6
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Cette spécialisation est essentielle pour comprendre les résultats. Les systèmes GPU de Nvidia sont destinés à une gamme bien plus large d’usages, tandis que Jalapeño est optimisée pour les besoins de service d’OpenAI et pour l’ensemble de la pile matérielle et logicielle de l’entreprise. 5
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Les performances annoncées
OpenAI affirme avoir comparé Jalapeño à des systèmes fondés sur Nvidia GB200 et GB300 avec trois modèles accessibles au public : GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B et Kimi K2.5 1T de Moonshot AI. Sur ces tests, Jalapeño aurait fourni 1,5 à 1,9 fois plus de travail d’IA par watt au débit maximal et affiché une latence de bout en bout 1,7 à 3,6 fois plus faible. 5
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Les résultats détaillés montrent l’amplitude des écarts annoncés :
- Avec GPT-OSS 120B, Jalapeño aurait atteint 85 448 tokens mixtes par seconde et par kilowatt, contre 44 960 pour le système GB200, soit un avantage d’environ 1,9 fois. La latence de bout en bout annoncée était de 1,03 seconde, contre 1,80 seconde.
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- Avec DeepSeek R1 670B, Jalapeño aurait atteint 19 641 tokens mixtes par seconde et par kilowatt, contre 11 781 pour le GB300, soit environ 1,7 fois plus de travail par watt. La latence annoncée était de 1,65 seconde, contre 5,99 secondes.
- Avec Kimi K2.5 1T, la puce d’OpenAI aurait fourni 18 195 tokens mixtes par seconde et par kilowatt, contre 11 862 pour le GB300, soit environ 1,5 fois plus de travail par watt.
OpenAI affirme également que l’écart est plus marqué dans les scénarios très interactifs, où l’objectif est de répondre rapidement plutôt que de maximiser le débit global. Dans ces conditions, l’avantage annoncé atteint 2,1 à 4,1 fois plus de performances. 4
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La consommation nominale contribue à expliquer l’intérêt de cette architecture. Jalapeño est donnée pour 700 watts, contre 1 200 watts pour l’accélérateur GB200 et 1 400 watts pour le GB300. OpenAI indique que sa consommation soutenue mesurée est restée inférieure ou égale à 550 watts lors des charges testées. 6
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Une consommation plus faible au niveau de l’accélérateur ne se traduit pas automatiquement par une baisse équivalente du coût total d’un centre de données. En revanche, traiter davantage de requêtes avec moins d’électricité peut réduire la pression sur l’alimentation, le refroidissement et la distribution électrique. À l’échelle envisagée par OpenAI, c’est là que réside l’argument économique principal en faveur d’un silicium conçu sur mesure pour l’inférence. 5
Des résultats intéressants, mais pas encore un verdict indépendant
Les tests s’appuient sur InferenceX, un benchmark public de SemiAnalysis, et mesurent le service de bout en bout de plusieurs modèles selon différents points de fonctionnement. Ils sont donc plus proches d’un usage réel de l’inférence qu’une simple comparaison de caractéristiques théoriques. 7
Ils doivent néanmoins être considérés comme des résultats rapportés par OpenAI, et non comme une conclusion indépendante et reproduite par un organisme neutre. 4
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La génération de mémoire constitue une autre réserve majeure. Jalapeño utilise de la HBM4, alors que les systèmes GB200 et GB300 testés n’en disposent pas. SemiAnalysis a donc qualifié la comparaison d’incomplète et de pas entièrement équitable pour cette raison. 5
Ce point compte particulièrement pour le service de modèles volumineux, qui dépend de la capacité et de la bande passante mémoire. La plateforme Rubin de Nvidia utilise elle aussi de la HBM4 et pourrait constituer un comparatif générationnel plus pertinent que les systèmes Blackwell évalués. Le fait que Jalapeño devance les GB200 et GB300 ne prouve donc pas qu’elle fera mieux que Rubin. 5
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Enfin, l’affrontement oppose une puce dédiée à l’inférence à des systèmes conçus pour des usages plus larges. Les GPU Nvidia peuvent servir à l’entraînement, à l’ajustement spécialisé des modèles, à l’inférence et à l’expérimentation avec de nouvelles architectures. Un ASIC devient surtout intéressant lorsque la charge visée est suffisamment stable pour justifier cette spécialisation. 5
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Un déploiement progressif à partir de fin 2026
OpenAI prévoit de commencer à intégrer Jalapeño à sa propre infrastructure informatique en très petites quantités d’ici la fin de 2026, avant une montée en puissance plus substantielle en 2027. 11
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Le projet doit s’inscrire dans une feuille de route couvrant plusieurs générations. OpenAI indique que les puces de deuxième et de troisième génération sont déjà en développement, tandis que Broadcom évoque un programme destiné à des déploiements à l’échelle du gigawatt avec Microsoft et d’autres partenaires de centres de données. 3
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La stratégie relève d’une conception verticale : modèles, logiciels d’inférence, mémoire, réseau, systèmes et silicium sont pensés ensemble, plutôt que comme des composants indépendants. L’objectif est de mieux contrôler la latence et le coût du service. En contrepartie, le matériel obtenu est moins réutilisable qu’un GPU généraliste. 3
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Le calendrier de développement est impressionnant, mais un passage rapide au « tape-out », c’est-à-dire à l’envoi du design en fabrication, ne garantit pas une production de masse éprouvée. Le rendement de fabrication, l’intégration des systèmes, la maturité logicielle, l’approvisionnement et la capacité à prendre en charge les futurs modèles détermineront si l’avantage observé dans les benchmarks devient un avantage durable. Les informations disponibles confirment le déploiement prévu, pas encore son échelle finale de production. 30
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Pourquoi Jalapeño ne remplace pas Nvidia dès maintenant
OpenAI a indiqué qu’elle continuerait de s’appuyer sur Nvidia pour l’entraînement et comme partenaire de calcul. 4
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Cette répartition est cohérente. L’entraînement de modèles de pointe exige des systèmes très flexibles, capables de suivre l’évolution des architectures, des algorithmes et des expérimentations. Les GPU Nvidia bénéficient aussi de l’écosystème logiciel CUDA et d’une offre complète comprenant le réseau et les systèmes pour centres de données. 5
Jalapeño doit donc être comprise comme une stratégie de substitution ciblée. OpenAI pourrait l’employer pour des charges d’inférence récurrentes et prévisibles, lorsqu’elle maîtrise à la fois les modèles, les logiciels de service et l’infrastructure. Nvidia conserverait un rôle central pour l’entraînement, la recherche, l’itération des modèles et les tâches où la flexibilité prime sur la spécialisation. 4
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La réponse de Nvidia est plus nuancée qu’un simple rejet des puces sur mesure
L’argument le plus solide en faveur de Nvidia n’est pas qu’un ASIC spécialisé ne peut pas gagner un benchmark d’inférence étroitement défini. C’est plutôt que ses clients ont souvent besoin d’une même plateforme pour gérer de nombreuses tâches, alors que les modèles et les logiciels évoluent rapidement. Les GPU peuvent entraîner, ajuster et servir les modèles, tandis qu’un ASIC concentre son avantage sur une charge plus limitée. Le logiciel, le réseau et l’écosystème de systèmes de Nvidia élargissent donc la comparaison au-delà du seul débit de la puce. 5
L’échelle de déploiement réduit également l’impact concurrentiel immédiat. Dans un premier temps, Jalapeño doit équiper l’infrastructure d’OpenAI et ne sera pas une solution généralement disponible que les clients pourraient acheter et déployer sur le marché. 1
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L’annonce modifie ainsi davantage le rapport de force autour de l’inférence qu’elle ne bouleverse immédiatement l’ensemble du marché du calcul pour l’IA. OpenAI a démontré qu’une partie de ses charges pouvait être confiée à une solution alternative, mais elle n’a pas mis fin à sa dépendance envers Nvidia.
Ce que Jalapeño pourrait changer pour Nvidia et le marché
Pour les analystes, Jalapeño montre qu’un ASIC conçu par un grand opérateur de services numériques peut égaler, voire dépasser, des systèmes de classe Blackwell en efficacité d’inférence. Cela pourrait accroître la pression sur Nvidia dans ce segment, alors que les grands opérateurs cherchent à réduire le coût du service des modèles et leur dépendance à un fournisseur unique. 17
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OpenAI n’est d’ailleurs pas la seule entreprise à développer son propre silicium. Google, AWS et Meta sont également cités parmi les grandes entreprises technologiques qui conçoivent leurs puces d’IA, signe d’un mouvement vers des infrastructures adaptées à des charges de travail précises. 5
Le scénario le plus probable n’est pas un effondrement immédiat des GPU, mais une segmentation accrue du marché :
- Les ASIC spécialisés pourraient s’imposer pour les charges d’inférence stables, massives et contrôlées par de grandes plateformes.
- Les GPU Nvidia devraient rester précieux pour l’entraînement, l’expérimentation rapide, les charges hétérogènes et les écosystèmes logiciels qui valorisent la flexibilité.
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- Les entreprises disposant de leurs propres puces pourraient transférer une partie de leur demande d’inférence vers leur matériel et gagner ainsi un levier supplémentaire dans les négociations de futurs achats de GPU.
La question décisive sera de savoir si les gains annoncés par Jalapeño résistent à des comparaisons plus équitables, à l’évolution des modèles et au déploiement à l’échelle industrielle. À ce stade, les éléments disponibles étayent une conclusion plus limitée : OpenAI a montré qu’un silicium spécialisé pouvait être très compétitif face à Blackwell sur certaines charges d’inférence, tandis que Nvidia reste profondément implantée dans le reste de la pile de calcul pour l’IA.
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Selon OpenAI, Jalapeño fournit 1,5 à 1,9 fois plus de travail d’IA par watt et une latence de bout en bout 1,7 à 3,6 fois plus faible que les systèmes Nvidia GB200 et GB300 testés.
Quels sont les points clés à valider en premier ?
Selon OpenAI, Jalapeño fournit 1,5 à 1,9 fois plus de travail d’IA par watt et une latence de bout en bout 1,7 à 3,6 fois plus faible que les systèmes Nvidia GB200 et GB300 testés. Cet ASIC spécialisé dans l’inférence est annoncé à 700 watts, avec une consommation soutenue mesurée à 550 watts ou moins sur les charges évaluées.
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
La comparaison n’est pas totalement équitable : Jalapeño utilise de la mémoire HBM4, contrairement aux systèmes Blackwell testés.