Nelle scorse ore OpenAI ha presentato Jalape�o, il suo primo chip per l'intelligenza artificiale, sviluppato insieme a Broadcom e battezzato ufficialmente Intelligence Processor. � un ASIC progettato esclusivamente per l'inferenza dei modelli linguistici, cio� la fase in cui il sistema risponde alle richieste degli utenti, e non per l'addestramento dei modelli. Il dato che l'azienda di Sam Altman mette in primo piano � il tempo di sviluppo: dal primo design fino al tape-out sono passati nove mesi, un ciclo che OpenAI e Broadcom dichiarano essere il pi� rapido mai realizzato per un semiconduttore avanzato ad alte prestazioni, dove la norma si aggira tra un anno e mezzo e due anni. Parte di quella accelerazione, sostengono le due aziende, arriva dall'impiego degli stessi modelli AI di OpenAI per ottimizzare il design del chip. Le due aziende avevano annunciato ufficialmente la collaborazione nell'ottobre 2025, circa diciotto mesi dopo l'avvio effettivo dei lavori, e gi� da tempo OpenAI distribuisce i propri carichi di inferenza oltre Nvidia, appoggiandosi anche a Cerebras, AMD e ai Trainium di AWS. L'azienda precisa che Nvidia resta un partner chiave per l'addestramento: Jalape�o riguarda l'inferenza ed � una diversificazione ai margini, non un rimpiazzo completo della GPU. Un chip ottimizzato attorno ai modelli Sul piano tecnico, Richard Ho, responsabile del programma hardware di OpenAI, ha dichiarato che l'architettura � stata "ottimizzata attorno ai kernel, ai movimenti di memoria, al networking e ai pattern di serving che contano di pi� per i modelli AI di frontiera", con l'obiettivo di eseguire i carichi pi� importanti vicino ai limiti teorici dell'hardware. Sulle prestazioni, OpenAI parla di un consumo per watt "nettamente migliore rispetto allo stato dell'arte attuale", ma avverte che le misure definitive non sono ancora complete e che un report tecnico dettagliato arriver� nei prossimi mesi. Al momento non risultano benchmark pubblici a supporto. Alcuni engineering sample sono comunque gi� in funzione nei laboratori dell'azienda alla frequenza e ai consumi di produzione, dove eseguono carichi reali tra cui GPT-5.3-Codex-Spark. Dalla scala prototipale ai dieci gigawatt OpenAI cura il design del chip, Broadcom l'implementazione del silicio insieme a connettivit� e networking (compresa la tecnologia di switching Tomahawk), Celestica si occupa di board, rack e sistemi. Jalape�o � descritto come il primo tassello di una piattaforma compute multi-generazione, destinata a data center su scala gigawatt insieme a Microsoft e ad altri partner. Il calendario prevede che un primo deployment in scala prototipale sar� possibile entro fine 2026, l'avvio della produzione in volumi � prevista nel corso del 2027 e la piena operativit� nella prima met� del 2028. L'orizzonte pi� lontano fissato dall'azienda � ambizioso: portare i propri chip custom a sostenere 10 gigawatt di capacit� di calcolo entro il 2029, all'incirca l'output di dieci reattori nucleari. Dietro la mossa c'� una lettura precisa del mercato, che Broadcom ha reso esplicita. Nelle dichiarazioni a CNBC, il CEO Hock Tan ha definito la domanda di calcolo dei suoi clienti "molto pi� di quanto possiamo soddisfare", destinata a restare elevata anche nel 2028, e ha sostenuto che affidarsi a una GPU di terze parti per una componente cos� cruciale non sia sostenibile a lungo termine. Greg Brockman, sempre a CNBC, ha aggiunto che il contributo dei modelli AI nell'accelerare la progettazione "ci ha davvero sorpresi". La logica di fondo, ribadita da OpenAI, � controllare l'intero stack, dall'architettura del chip fino all'esperienza del prodotto.