OpenAI – mengungkap lebih banyak informasi mengenai kemampuan Jalapeno, chip yang di kembangkan untuk mendukung pemrosesan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). Rincian mengenai performa perangkat keras tersebut di sampaikan dalam konferensi Hot Chips yang berlangsung pada Selasa, 25 Agustus 2026.
Dalam pemaparannya, OpenAI memperlihatkan sejumlah hasil pengujian yang menggambarkan kemampuan Jalapeno dalam menjalankan beban kerja inferensi AI. Efisiensi penggunaan daya menjadi salah satu aspek yang mendapat perhatian karena kebutuhan komputasi untuk menjalankan model AI terus meningkat.
Pengujian menggunakan benchmark InferenceX dari SemiAnalysis menunjukkan Jalapeno mampu menghasilkan jumlah token per pengguna dan throughput per kilowatt yang tinggi. Berdasarkan hasil yang di paparkan perusahaan, performanya mampu melampaui sejumlah prosesor inferensi terkemuka yang tersedia saat ini.
Kepala Bagian Perangkat Keras OpenAI Richard Ho menyebut hasil tersebut memperlihatkan peningkatan kinerja yang signifikan. Sebagaimana di laporkan TechCrunch pada Kamis, 27 Agustus 2026, kemampuan tersebut terutama terlihat dari jumlah pekerjaan AI yang dapat di proses dengan konsumsi daya tertentu.
Jalapeno Fokus pada Efisiensi dan Latensi Rendah
Salah satu keunggulan yang di tawarkan Jalapeno adalah kemampuannya menangani beban kerja AI dalam jumlah besar tanpa harus mengorbankan kecepatan respons. Efisiensi tersebut menjadi penting ketika sebuah sistem harus melayani banyak pengguna secara bersamaan.
Richard Ho menjelaskan bahwa Jalapeno di rancang agar dapat menjalankan lebih banyak pekerjaan AI untuk setiap unit daya yang di gunakan. Pada saat bersamaan, arsitektur chip tersebut di tujukan untuk menekan waktu respons sehingga latensi tetap rendah meskipun sistem menghadapi permintaan dari banyak pelanggan.
Hasil pengujian itu di bandingkan dengan sistem berbasis Nvidia Blackwell. Meski demikian, persaingan di sektor perangkat keras AI di perkirakan terus berkembang seiring munculnya generasi prosesor baru dan meningkatnya kebutuhan komputasi untuk berbagai model kecerdasan buatan.
OpenAI sendiri belum langsung mendistribusikan Jalapeno secara luas. Ho memperkirakan chip tersebut mulai tersedia dalam jumlah terbatas pada akhir 2026. Selanjutnya, penyebaran dalam skala lebih besar di rencanakan berlangsung pada 2027.
Jalapeno Di kembangkan Bersama Broadcom
Perjalanan pengembangan Jalapeno telah berlangsung sebelum rincian performanya di publikasikan di Hot Chips. Chip tersebut pertama kali di umumkan pada Oktober 2025 sebagai bagian dari upaya OpenAI mengembangkan infrastruktur komputasi yang lebih sesuai dengan kebutuhan model AI miliknya.
Dalam proses pengembangannya, OpenAI bekerja sama dengan Broadcom. Jalapeno juga di rancang dengan mempertimbangkan karakteristik model AI perusahaan sehingga perangkat keras dan perangkat lunak dapat bekerja secara lebih terintegrasi.
Pendekatan tersebut membuat Jalapeno tidak sekadar di posisikan sebagai chip yang berdiri sendiri. OpenAI memproyeksikannya sebagai bagian dari platform lintas generasi yang menghubungkan produk AI, model, perangkat keras, dan sistem memori dalam satu ekosistem komputasi.
Integrasi antarkomponen menjadi salah satu strategi yang di gunakan untuk meningkatkan efisiensi. Dengan menyesuaikan perangkat keras terhadap kebutuhan model, proses pemindahan dan pengolahan data dapat di optimalkan pada berbagai tahap inferensi.
OpenAI.
Pendekatan Full-Stack Tingkatkan Pemrosesan AI
OpenAI menerapkan pendekatan full-stack dalam pengembangan Jalapeno. Melalui strategi tersebut, perusahaan dapat mengoptimalkan berbagai lapisan sistem secara bersamaan, mulai dari model hingga infrastruktur komputasi yang menjalankannya.
Salah satu sasaran utamanya adalah mengurangi hambatan teknis yang dapat memperlambat inferensi. Jalapeno di rancang untuk meminimalkan perpindahan data sekaligus mengurangi keterlambatan komunikasi ketika memasuki tahap prefill.
Tahap tersebut memiliki peran penting karena sistem perlu memproses informasi masukan sebelum menghasilkan respons. Semakin efisien data di tangani, semakin besar pula peluang sistem mempertahankan waktu respons yang cepat ketika menjalankan beban kerja berskala besar.
Selain itu, pengelolaan memori menjadi bagian penting dalam desain Jalapeno. OpenAI menyebut KV cache yang di gunakan selama proses pembuatan respons akan di kunci dan di simpan secara lokal.
Komputasi, Memori, dan Jaringan Di optimalkan
Penyimpanan KV cache secara lokal memungkinkan sistem mengurangi perpindahan informasi yang tidak di perlukan. Dengan demikian, proses inferensi dapat berjalan lebih efisien karena data penting tetap tersedia dekat dengan sumber komputasi yang membutuhkannya.
Jalapeno juga di rancang untuk mengaktifkan kombinasi sumber daya komputasi, memori, dan jaringan sesuai kebutuhan setiap tahap inferensi. Pendekatan ini memungkinkan sumber daya di gunakan secara lebih terarah di bandingkan menjalankan seluruh komponen dengan pola yang sama pada setiap proses.
Efisiensi tersebut menjadi semakin relevan ketika penggunaan AI berkembang dan jumlah permintaan terhadap layanan berbasis model generatif meningkat. Infrastruktur tidak hanya di tuntut menghasilkan performa tinggi, tetapi juga perlu menjaga konsumsi energi serta latensi dalam batas yang efisien.
Rencana produksi terbatas pada akhir 2026 akan menjadi tahap penting bagi Jalapeno sebelum distribusinya di perluas pada 2027. Jika performa yang di tunjukkan dalam pengujian dapat di pertahankan pada penggunaan berskala besar. Chip tersebut berpotensi memperkuat infrastruktur yang di gunakan OpenAI untuk menjalankan berbagai layanan dan model AI generasi berikutnya.
