🔵 OpenAI revoluciona el diseño de chips de IA con su propio modelo de inteligencia artificial

Diseñar un chip de IA suele llevar años. OpenAI encontró un atajo bastante obvio: usar su propia IA para hacerlo

OpenAI ha logrado un hito en el diseño de chips de inteligencia artificial al desarrollar Jalapeño, su primer chip propio, en un tiempo récord. Tradicionalmente, el diseño de un chip de IA puede llevar años, pero OpenAI ha conseguido pasar del concepto arquitectónico al silicio en menos de 20 meses, y del código a la fabricación en apenas nueve. Este logro ha sido posible gracias al uso de sus propios modelos de IA como herramienta de diseño, según explicó Richard Ho, vicepresidente de hardware de OpenAI: «los modelos están dando superpoderes a nuestros ingenieros».

Jalapeño, desarrollado en colaboración con Broadcom, alcanza hasta 13,4 petaflops de cómputo en 4 bits, accede a 232 gigabytes de la memoria más avanzada y se conecta a esta a 15,4 terabytes por segundo. Además, reduce la latencia de extremo a extremo hasta 3,6 veces frente al chip GB300 de Nvidia, del que actualmente depende OpenAI, y lo hace consumiendo menos energía, según datos de la propia empresa.

El anuncio oficial de Jalapeño se realizó el 24 de junio de 2026 y marca el inicio de un plan de infraestructura a gran escala junto a Broadcom, con el que OpenAI busca dejar de depender de Nvidia y fabricar su propio hardware. Esta estrategia es similar a la de otras grandes tecnológicas como Google y Microsoft, que también han desarrollado sus propios chips para reducir su dependencia de Nvidia.

El éxito de OpenAI radica en la rapidez de su proceso, que ha sido posible gracias a la IA. Según Chris Leary, de OpenAI, «a la IA se le daba mucho mejor lo que parecía software… XLS en cierto modo se parece a software, así que se benefició de eso». Sin embargo, la aportación de la IA en el back-end del diseño fue limitada, y esta fase siguió dependiendo de Broadcom y de ingenieros humanos. Tanto Ho como Leary enfatizan que la labor del ingeniero sigue siendo imprescindible y que la IA no puede automatizar el diseño de chips por completo.

«No estamos diciendo que cualquiera pueda venir y construir chips aceleradores de IA/ML de última generación usando solo Codex. Estamos diciendo cosas muy concretas sobre cómo sacarle más partido a Codex, y cómo nos hemos centrado en un equipo pequeño y en plazos rápidos para lograr resultados de calidad», resume Ho. En definitiva, la IA ha multiplicado la productividad de equipos pequeños y expertos, pero no sustituye la labor humana en el diseño de chips.

Fuente: https://www.xataka.com/componentes/disenar-chip-ia-suele-llevar-anos-openai-encontro-atajo-bastante-obvio-usar-su-propia-ia-para-hacerlo