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Il 24 giugno 2026, OpenAI ha presentato Jalapeño, il suo primo processore custom per l'intelligenza artificiale, sviluppato in collaborazione con Broadcom. Il chip è un ASIC progettato da zero per l'inference dei modelli linguistici di grandi dimensioni, e i test preliminari mostrano prestazioni per watt "sostanzialmente migliori" rispetto allo stato dell'arte attuale. La mossa segna il primo passo concreto di OpenAI verso il controllo diretto della propria infrastruttura hardware — e verso una dipendenza meno acuta dalle GPU di Nvidia.
Un ASIC costruito da zero, non adattato da architetture precedenti
Jalapeño non è una GPU generica ottimizzata per carichi AI: OpenAI ha progettato l'architettura da zero attorno ai requisiti specifici dell'inference LLM, riducendo i movimenti di dati e bilanciando capacità di calcolo, memoria e networking per portare l'utilizzazione reale vicina al picco teorico. L'obiettivo dichiarato è combinare la potenza e il throughput degli acceleratori AI di punta con la latenza tipica dei sistemi di inference specializzati — una combinazione che nessun chip attuale riesce ancora a offrire in modo soddisfacente, secondo OpenAI.
Classificato come "Intelligence Processor", il chip è progettato per funzionare sia con i modelli OpenAI — ChatGPT, Codex, i prodotti agentici futuri — sia con LLM di terze parti. I campioni di engineering stanno già girando carichi ML in laboratorio, incluso il modello GPT-5.3-Codex-Spark. La catena di fornitura è tripartita: OpenAI gestisce il design, Broadcom contribuisce all'implementazione del silicio e alla rete (inclusi i chip Tomahawk), mentre Celestica si occupa di board, rack e integrazione di sistema.
L'architettura riflette quello che OpenAI chiama "full-stack advantage": l'azienda non progetta più solo modelli e prodotti, ma ora anche i chip e l'infrastruttura sottostante. Ogni livello, dal silicio al prodotto finale, può essere ottimizzato verso lo stesso obiettivo — modelli più veloci, affidabili e accessibili.
Nove mesi dal design al tape-out, accelerati dai modelli OpenAI stessi
Il percorso dalla progettazione iniziale al tape-out ha richiesto nove mesi — quello che OpenAI definisce il ciclo di sviluppo ASIC più rapido mai registrato per semiconduttori ad alte prestazioni. La velocità è il risultato della co-progettazione software-hardware tra i team di OpenAI e Broadcom, e dell'utilizzo degli stessi modelli AI per accelerare parti del design e dell'ottimizzazione. In pratica: i modelli che oggi girano su ChatGPT hanno contribuito a progettare l'hardware su cui gireranno domani.
La partnership con Broadcom era stata annunciata ufficialmente a ottobre 2025. Già allora, Greg Brockman, presidente e co-fondatore di OpenAI, aveva spiegato la filosofia: "We have a deep understanding of the workload. We've really been looking for specific workloads that are underserved, [and asking] how can we build something that will be able to accelerate what's possible?"
Con Jalapeño, quella filosofia si concretizza in silicio. "Jalapeño is part of our long-term full-stack infrastructure strategy to make compute more abundant, resulting in AI which is faster, more reliable, more affordable for people and businesses", ha dichiarato Brockman nell'annuncio del 24 giugno.
Distribuzione a scala gigawatt: Microsoft acquisterà il 40% dei chip
Il dispiegamento su larga scala è previsto entro la fine del 2026, a scala di gigawatt, con Microsoft e altri partner di data center. The Decoder riporta che Microsoft avrebbe garantito l'acquisto del 40% dei chip della prima fase di produzione — condizione che Broadcom avrebbe posto per avviare il progetto.
Il CEO di Broadcom, Hock Tan, ha chiarito le ambizioni del progetto: "Our collaboration with OpenAI represents a fundamental commitment to scaling the physical infrastructure required for the next decade of AI. This is just the beginning of a multi-generation roadmap. By co-developing our industry-leading silicon directly with OpenAI, we are enabling the deployment of gigawatt scale data centers with Microsoft and other partners beginning in 2026."
OpenAI descrive Jalapeño come "primo passo in una piattaforma di calcolo multi-generazione". Google, Amazon, Microsoft e Meta hanno tutti sviluppato chip custom per i propri sistemi AI negli ultimi anni; la differenza dichiarata di Jalapeño è che punta esplicitamente a servire anche LLM di terze parti, non solo i modelli proprietari di OpenAI.
Prestazioni promettenti, ma ancora senza verifica indipendente
Le affermazioni sulle performance — "sostanzialmente migliore" in termini di prestazioni per watt rispetto allo stato dell'arte — sono auto-dichiarate e non ancora verificate da terze parti. OpenAI ha annunciato la pubblicazione di un report tecnico nei prossimi mesi; per ora non è noto contro quali chip specifici sia stato testato Jalapeño, né in che condizioni. Hock Tan ha dichiarato a Reuters che le prestazioni di Jalapeño sono paragonabili ai chip Blackwell di Nvidia e alle TPU di Google, ma anche questa affermazione attende conferma esterna.
Sul piano economico, il ragionamento è diretto. Richard Ho, responsabile del programma hardware di OpenAI, ha sintetizzato l'approccio: "We optimized the architecture around the kernels, memory movement, networking, and serving patterns that matter most for frontier AI models." L'inference è il costo operativo dominante per una piattaforma come ChatGPT: ogni miglioramento nel rapporto prestazioni/watt si traduce in costi più bassi e maggiore affidabilità per gli utenti finali, e libera risorse da reinvestire nella generazione successiva di modelli e infrastruttura. OpenAI descrive questo ciclo esplicitamente: infrastruttura migliore alimenta un training più efficiente, modelli migliori producono prodotti migliori, prodotti migliori generano ricavi che finanziano la prossima generazione di hardware.
Il vero banco di prova non sarà il lancio del 2026, ma la tenuta delle prestazioni a scala di gigawatt nei trimestri successivi — e la comparazione con Blackwell e TPU che il report tecnico annunciato dovrà finalmente rendere verificabile.
Fonti
