OpenAI utilizó sus propios modelos de IA para acelerar el diseño de Jalapeño, su primer chip de inteligencia artificial. El proyecto pasó de una arquitectura inicial al primer chip en menos de 20 meses, mientras que entre la creación del primer código RTL y su fabricación transcurrieron apenas nueve meses.
Jalapeño ofrece hasta 13,4 petaflops de capacidad de cómputo en precisión de 4 bits y puede acceder a 232 GB de memoria avanzada a una velocidad de hasta 15,4 terabytes por segundo.
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En las pruebas citadas por OpenAI, el chip redujo hasta 3,6 veces la latencia de extremo a extremo frente al GB300 de Nvidia, aunque todavía está por comprobarse cómo se traducirán estos resultados en el funcionamiento de los sistemas de OpenAI a gran escala.
Más allá de sus características técnicas, el proyecto destaca por la forma en que la compañía utilizó la IA durante el propio proceso de creación del hardware.
La IA aceleró el diseño del chip
El equipo encargado de Jalapeño tuvo una media inferior a 100 personas durante el desarrollo. OpenAI se ocupó del diseño completo del sistema, incluido el acelerador de inferencia, la jerarquía de memoria y la red de interconexión, mientras que Broadcom colaboró principalmente en el diseño físico y la fabricación.
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Los ingenieros utilizaron modelos de IA para acelerar tareas que tradicionalmente requieren numerosas iteraciones. Una de las herramientas centrales fue Accelerated Hardware Synthesis, conocida como XLS, una plataforma de código abierto desarrollada originalmente en Google.
XLS permite describir determinados componentes del hardware mediante lenguajes más cercanos a la programación convencional y convertirlos posteriormente en Verilog, un lenguaje utilizado para definir circuitos electrónicos.
Este tipo de flujo resultó especialmente adecuado para los modelos de lenguaje porque buena parte del trabajo podía expresarse mediante código. Los ingenieros podían pedir a los modelos que analizaran, modificaran o generaran partes del diseño y después comprobar los resultados.
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Los modelos también ayudaron con las pruebas
La utilización de IA no terminó cuando los primeros chips salieron de la fábrica. Cuando las primeras unidades regresaron de la fundición en mayo, el equipo utilizó modelos internos para desarrollar software destinado a comprobar su rendimiento.
En una prueba relacionada con un sistema de atención, el rendimiento pasó del 0,31 % del límite teórico del chip al 88,94 % en aproximadamente 40 horas, según OpenAI.
La compañía considera que este proceso puede reducir el tiempo necesario para pasar de los primeros chips fabricados a una producción más amplia, al permitir identificar y corregir rápidamente problemas de rendimiento.
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La IA también participó en la optimización del diseño físico. En una presentación realizada durante IEEE Hot Chips 2026, OpenAI indicó que la optimización guiada por inteligencia artificial permitió reducir un 10 % el área utilizada por determinadas unidades de multiplicación de matrices frente a un diseño optimizado por humanos.
Los modelos más avanzados cambiaron durante el proyecto
El desarrollo de Jalapeño comenzó utilizando modelos como o3, pero los ingenieros terminaron trabajando con sistemas internos mucho más avanzados. Entre ellos había modelos especializados en diseño de chips que no están disponibles públicamente.
Según OpenAI, los modelos precursores de GPT-6 Astra utilizados hacia el final del proyecto podían trabajar directamente con Verilog y estaban cerca de operar determinadas herramientas de diseño de forma autónoma.
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La compañía no ha revelado qué modelos internos concretos participaron en cada tarea. Richard Ho, vicepresidente de hardware de OpenAI, explicó que el objetivo es utilizar lo aprendido durante el desarrollo de Jalapeño para mejorar los modelos comerciales de la compañía.
OpenAI prepara una nueva generación
El proyecto también mostró los límites actuales de esta tecnología. OpenAI señala que los modelos fueron mucho más útiles en las primeras etapas del diseño que en algunas tareas posteriores, como el enrutamiento, la distribución física y otras operaciones de backend.
Buena parte de estas tareas quedó en manos de Broadcom, que utilizó sus propios procesos de diseño. Sin embargo, OpenAI ya prepara la segunda generación de su hardware y pretende incorporar inteligencia artificial en más etapas, incluida la verificación y el diseño físico.
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Los responsables del proyecto tampoco consideran que el diseño de chips pueda quedar completamente automatizado. Los ingenieros siguen tomando las decisiones finales y supervisando el trabajo de los modelos.
La experiencia con Jalapeño muestra, en cambio, un cambio en la forma de desarrollar hardware: la IA no solo puede ser el objetivo de un chip, sino también una herramienta para diseñarlo, probarlo y optimizarlo.
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