{"id":88317,"date":"2026-06-24T17:44:00","date_gmt":"2026-06-24T16:44:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/openai-stellt-jalapeno-jetzt-vor-eigener-chip-fur-inferenz\/"},"modified":"2026-06-24T17:43:14","modified_gmt":"2026-06-24T16:43:14","slug":"openai-stellt-jalapeno-jetzt-vor-eigener-chip-fur-inferenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/openai-stellt-jalapeno-jetzt-vor-eigener-chip-fur-inferenz\/","title":{"rendered":"OpenAI stellt Jalape\u00f1o jetzt vor: eigener Chip f\u00fcr Inferenz"},"content":{"rendered":"

OpenAI hat nach eigenen Angaben mit Jalape\u00f1o einen eigenen Chip f\u00fcr seine Inferenz-Systeme vorgestellt.<\/p>\n

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OpenAI Jalape\u00f1o: Eigener Chip f\u00fcr Inferenz, nicht f\u00fcrs Training<\/p>\n\n

OpenAI Jalape\u00f1o ist laut OpenAI ein ASIC<\/strong> , also ein anwendungsspezifischer Prozessor, der f\u00fcr einen sehr konkreten Zweck gebaut wurde. Anders als viele bekannte Beschleuniger, die vor allem das Training gro\u00dfer Modelle im Blick haben, zielt Jalape\u00f1o auf Inferenz-Workloads .<\/p>\n\n

Genau dort l\u00e4uft im Alltag viel Geld<\/strong> auf. Dienste wie ChatGPT<\/a> ziehen mit jeder einzelnen Anfrage Rechenleistung, und zwar st\u00e4ndig. F\u00fcr OpenAI ist das ein ziemlich direkter Hebel: Wer Antworten millionenfach und in Echtzeit ausspielt, braucht nicht nur Tempo, sondern vor allem Effizienz.<\/p>\n\n

Der Schritt hat deshalb strategisches Gewicht<\/strong> . Eigene, passend gebaute Hardware kann die Leistung pro Watt verbessern, laufende Kosten dr\u00fccken und die Abh\u00e4ngigkeit von externen Anbietern wie Nvidia<\/a> kleiner machen.<\/p>\n\n

Broadcom als Partner, Celestica bei der Integration<\/p>\n\n

OpenAI hat Jalape\u00f1o nach eigener Darstellung zusammen mit Broadcom<\/strong> entwickelt. OpenAI brachte dabei die Anforderungen aus seinen Modellen und Diensten ein, Broadcom das Know-how beim Siliziumdesign und in der Netzwerktechnik. Auch Celestica taucht laut OpenAI im Zusammenhang mit der Systemintegration auf.<\/p>\n\n

Auff\u00e4llig ist vor allem das Tempo. Nach allem, was bisher bekannt ist, soll OpenAI Jalape\u00f1o den Weg von der Planung bis zum fertigen Produkt in rund neun Monaten<\/strong> geschafft haben. Aus dem Umfeld des Projekts hei\u00dft es au\u00dferdem, OpenAI habe unter anderem eigene Modelle genutzt, um Teile des Designprozesses schneller voranzubringen.<\/p>\n\n

Weniger Abh\u00e4ngigkeit von Nvidia, mehr Kontrolle \u00fcber die Lieferkette<\/p>\n\n

Ein eigener Prozessor gibt OpenAI mehr Einfluss<\/strong> auf die Chipversorgung und kann den Betrieb gro\u00dfer Rechenzentren besser planbar machen. Im besten Fall entsteht daraus ein echter Vorteil im Wettbewerb, wenn die Hardware exakt auf die eigenen Workloads zugeschnitten ist.<\/p>\n\n

Allein steht OpenAI damit nicht. Google setzt seit Jahren auf TPUs, Amazon auf Trainium und Inferentia, und auch Meta arbeitet an spezialisierten Prozessoren. Der Kurs ist seit L\u00e4ngerem erkennbar: Gro\u00dfe Plattformanbieter wollen ihre zentrale Infrastruktur St\u00fcck f\u00fcr St\u00fcck st\u00e4rker selbst in der Hand haben.<\/p>\n\n

Gro\u00dfe Versprechen, viele offene Fragen<\/p>\n\n

Wie stark OpenAI Jalape\u00f1o in der Praxis am Ende wirklich ist, l\u00e4sst sich bisher allerdings noch nicht sagen. Broadcom-Chef Hock Tan soll den Chip mit Nvidias Blackwell-Plattform<\/strong> und mit Googles TPUs verglichen haben.<\/p>\n\n

Unabh\u00e4ngige Benchmarks, ausf\u00fchrliche technische Daten und belastbare Zahlen zu den finanziellen Folgen gibt es bislang aber nicht. Damit ist OpenAI Jalape\u00f1o vorerst vor allem ein strategisch wichtiger Meilenstein<\/strong> . Ob daraus am Ende wirklich ein gr\u00f6\u00dferer Umbau von OpenAIs Infrastruktur wird, zeigt sich wohl erst dann, wenn der Chip in gro\u00dfem Ma\u00dfstab in den eigenen Diensten l\u00e4uft.<\/p>\n\n

Downloads: Download ChatGPT f\u00fcr Android<\/a> und iOS<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

OpenAI hat nach eigenen Angaben mit Jalape\u00f1o einen eigenen Chip f\u00fcr seine Inferenz-Systeme vorgestellt. OpenAI Jalape\u00f1o: Eigener Chip f\u00fcr Inferenz, nicht f\u00fcrs Training OpenAI Jalape\u00f1o ist laut OpenAI ein ASIC , also ein anwendungsspezifischer Prozessor, der f\u00fcr einen sehr konkreten Zweck gebaut wurde. Anders als viele bekannte Beschleuniger, die vor allem das Training gro\u00dfer Modelle … Continue reading “OpenAI stellt Jalape\u00f1o jetzt vor: eigener Chip f\u00fcr Inferenz”<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1009,"featured_media":88316,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","wpcf-pageviews":0},"categories":[3152],"tags":[1],"usertag":[],"vertical":[],"content-category":[3629],"class_list":["post-88317","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news","tag-software","content-category-ki"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/88317","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1009"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=88317"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/88317\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":88318,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/88317\/revisions\/88318"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/88316"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=88317"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=88317"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=88317"},{"taxonomy":"usertag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/usertag?post=88317"},{"taxonomy":"vertical","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/vertical?post=88317"},{"taxonomy":"content-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/content-category?post=88317"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}