La empresa OpenAI recurrió a sus propios sistemas de inteligencia artificial para agilizar la creación de Jalapeño, su primer chip diseñado internamente. El proyecto logró pasar de una arquitectura inicial al chip terminado en menos de 20 meses, y desde la elaboración del primer código RTL hasta la fabricación transcurrieron apenas nueve meses.
Este procesador alcanza 13,4 petaflops de rendimiento en operaciones de 4 bits y dispone de 232 GB de memoria de alto ancho de banda, con una velocidad de transferencia de hasta 15,4 terabytes por segundo.
Según pruebas divulgadas por la firma, Jalapeño logró reducir hasta 3,6 veces la latencia total en comparación con el modelo GB300 de Nvidia. No obstante, aún queda por ver cómo se reflejarán estos números en el desempeño real de los sistemas de OpenAI a gran escala.
Pero más allá de las cifras, lo sobresaliente de este proyecto es el uso de la IA durante el propio proceso de diseño del hardware.
La IA aceleró el diseño del chip
El equipo de desarrollo de Jalapeño nunca superó un promedio de 100 personas. OpenAI asumió el diseño integral del sistema —acelerador de inferencia, jerarquía de memoria y red de interconexión— mientras que Broadcom contribuyó sobre todo en el diseño físico y la manufactura.
Los ingenieros recurrieron a modelos de IA para optimizar tareas que normalmente exigen muchas repeticiones. Destaca la herramienta Accelerated Hardware Synthesis (XLS), una plataforma open source creada originalmente en Google.
XLS facilita la descripción de ciertos componentes de hardware usando lenguajes más parecidos a la programación común, que luego se convierten en Verilog, el lenguaje estándar para definir circuitos electrónicos.
Este enfoque fue ideal para los modelos de lenguaje, ya que gran parte del trabajo podía traducirse en código. Los ingenieros solicitaban a los modelos analizar, modificar o generar secciones del diseño y luego verificaban los resultados.
Los modelos también ayudaron con las pruebas
El empleo de IA no concluyó con la fabricación. Al recibir las primeras unidades de la fundición en mayo, el equipo empleó modelos internos para crear software que evaluara su rendimiento.
En una prueba específica de un sistema de atención, el rendimiento saltó de 0,31 % del límite teórico a 88,94 % en unas 40 horas.
OpenAI considera que este proceso puede acortar el tiempo entre los primeros chips fabricados y la producción en mayor escala, al facilitar la identificación y corrección rápida de problemas de rendimiento.
La IA también intervino en la optimización del diseño físico. Durante la presentación en IEEE Hot Chips 2026, OpenAI señaló que la optimización guiada por IA redujo un 10 % el área de ciertas unidades de multiplicación de matrices en comparación con un diseño hecho por humanos.
Los modelos más avanzados cambiaron durante el proyecto
Aunque el desarrollo de Jalapeño arrancó con modelos como o3, los ingenieros acabaron empleando sistemas internos mucho más avanzados, incluidos modelos especializados en diseño de chips que no están disponibles al público.
De acuerdo con OpenAI, los modelos precursores de GPT-6 Astra usados al final del proyecto eran capaces de manejar Verilog directamente y casi operaban ciertas herramientas de diseño de manera autónoma.
OpenAI no ha detallado qué modelos específicos participaron en cada fase. Richard Ho, vicepresidente de hardware de OpenAI, explicó que la meta es aplicar las lecciones de Jalapeño para refinar los modelos comerciales de la empresa.
OpenAI prepara una nueva generación
El proyecto también evidenció las limitaciones actuales. OpenAI indica que los modelos resultaron más provechosos en las fases iniciales del diseño que en tareas posteriores como enrutamiento, distribución física y otras operaciones de backend.
Gran parte de esas tareas recayó en Broadcom, que empleó sus propios procesos. Pero OpenAI ya trabaja en la segunda generación de su hardware y planea integrar IA en más etapas, como la verificación y el diseño físico.
Los encargados del proyecto no creen que el diseño de chips pueda automatizarse por completo. Los ingenieros siguen tomando las decisiones finales y supervisando a los modelos.
La experiencia con Jalapeño refleja un cambio en el desarrollo de hardware: la inteligencia artificial no solo es el propósito de un chip, sino que también puede ser la herramienta para diseñarlo, probarlo y optimizarlo.
Fuente: Infobae