A corrida por chips de inteligência artificial ganhou mais um protagonista de peso. A OpenAI, dona do ChatGPT, anunciou nesta quarta-feira (24) o Jalapeño, seu primeiro processador desenvolvido internamente e fabricado em parceria com a Broadcom. O componente é um ASIC — um circuito integrado feito sob medida — voltado especificamente para a etapa de inferência, o instante em que um modelo já treinado processa um pedido do usuário e devolve a resposta.
A escolha por focar na inferência não é por acaso. É essa fase que se repete bilhões de vezes por dia, toda vez que alguém digita uma pergunta no ChatGPT ou pede uma linha de código. Um chip otimizado só para isso tende a entregar muito mais resultado gastando menos energia. A OpenAI afirma que os testes iniciais já apontam um desempenho por watt “substancialmente melhor do que o estado da arte atual”, embora reconheça que ainda está medindo o potencial completo da peça. As primeiras amostras de engenharia, inclusive, já rodam cargas reais — entre elas o modelo GPT-5.3-Codex-Spark.
O movimento tem um alvo claro: reduzir a dependência da Nvidia. Hoje, praticamente toda a indústria de IA constrói seus data centers em torno das GPUs da fabricante, o que cria gargalos de fornecimento e custos elevados. Ao desenhar o próprio silício, a OpenAI repete o caminho já trilhado por Google, Amazon e Microsoft, todas com chips internos para aliviar essa conta. “O Jalapeño faz parte da nossa estratégia de longo prazo de infraestrutura full-stack para tornar a computação mais abundante”, resumiu Greg Brockman, presidente e cofundador da empresa.
Para o usuário brasileiro, a notícia ajuda a entender os bastidores de uma tecnologia que já entrou na rotina de muita gente. Cada resposta do ChatGPT custa energia e dinheiro, e a conta dispara conforme os modelos ficam maiores. Se a OpenAI conseguir produzir chips mais eficientes em escala, a tendência é que o serviço fique mais barato de operar — o que abre espaço para mais recursos gratuitos, modelos mais rápidos e menos travamentos em horários de pico. A implantação inicial do Jalapeño nos data centers da empresa está prevista para o fim de 2026.
Atualização: primeiros testes colocam o Jalapeño à frente do Blackwell
Dois meses depois do anúncio, saíram os primeiros números comparativos — e eles favorecem o chip da OpenAI. Em medições feitas com três modelos diferentes (GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B e Kimi K2.5), o Jalapeño apareceu com latência de 1,7 a 3,6 vezes menor e eficiência energética de 1,5 a 1,9 vez superior à do Nvidia GB300, o topo atual da plataforma Blackwell.
O resultado é forte, mas vem com ressalvas que mudam bastante a leitura. A eficiência foi normalizada pelo TDP — a potência térmica máxima de projeto —, e não pelo consumo real medido em operação, o que costuma inflar a vantagem do concorrente mais novo. A comparação também usou geração de um único token por vez; com vários tokens simultâneos, cenário que reflete melhor o uso real de um data center, a diferença tende a encolher. Some-se a isso o fato de o Blackwell já estar sendo sucedido pela arquitetura Vera Rubin, e a vantagem apontada pode ter vida curta.
Há ainda um limite físico. O Jalapeño foi projetado em torno da memória HBM4, hoje um dos componentes mais disputados da indústria. Ter um chip eficiente no papel não resolve nada se não houver memória suficiente para montá-lo em volume — e é exatamente aí que a Nvidia, com contratos de fornecimento antigos e escala consolidada, continua na frente.
