芯片研究机构SemiAnalysis发布最新报告，称OpenAI自研的AI推理芯片Jalapeño正在快速追赶英伟达旗舰产品，甚至可能让英伟达最强大的护城河——CUDA生态——失效。这一论断发布于英伟达公布强劲财报的前一天，引发市场对AI芯片竞争格局的重新审视。

英伟达于美国时间8月26日美股盘后公布2027财年第二季度财报，营收和利润翻倍增长，超出市场预期，并罕见给出下一财年营收增长70%的预期。新一代产品Vera Rubin已量产出货，预计Q3贡献20%的数据中心收入。黄仁勋在电话会上表示，Vera Rubin对应的每GW数据中心营收将提升至400亿美元，比前代高60%。然而，SemiAnalysis的报告却将焦点引向OpenAI的自研芯片。

OpenAI自研芯片始于2023年10月，当时英伟达供应紧张、价格高企，促使OpenAI探索自研。2024年项目正式启动，挖来前Google TPU核心工程师Richard Ho主导硬件团队，并与博通合作，由台积电代工。市场曾看衰该项目，认为耗资巨大、面临产能竞争和供应链风险。今年6月，OpenAI发布首款自研推理芯片Jalapeño，仅供内部使用，量产时间推迟至2027年。8月公布的性能数据显示，其在单用户Token处理量、每瓦吞吐量等推理指标上优于英伟达GB200，令业界意外。

SemiAnalysis报告指出，Jalapeño是专用推理芯片，但已适配DeepSeek R1、Kimi K2.5等第三方开源模型，表现不输GB200。报告认为，Jalapeño应直接对标英伟达尚未批量交付的Rubin，二者均搭载HBM4内存，面向Token需求爆发的推理时代。在能效上，Jalapeño以700W功耗实现出色性能，而Rubin功耗为900-1150W；总拥有成本大致持平，但原始算力Rubin仍领先。报告也承认，Jalapeño作为工程样品，在特定指标上有优势属正常。

更关键的是，SemiAnalysis认为Jalapeño可能让CUDA护城河失效。OpenAI为Jalapeño开发了专用编程语言Gluon和内核编程模型，并利用AI编程工具Codex编写和优化底层内核代码，大幅降低模型迁移成本。如果Jalapeño的实际表现符合纸面数据，其绕过CUDA的方式可能成为AI芯片研发新路径，动摇CUDA生态。此外，Jalapeño若成功，将增强英伟达客户的议价能力，替代部分推理芯片采购，影响英伟达的高利润率。

近两年，云厂商和模型厂商自研芯片风潮兴起，'天下苦英伟达久矣'、'终结CUDA护城河'等说法不断。OpenAI的竞争对手Anthropic今年也通过Claude模型，在周末内用AI编程完成其模型在AMD芯片上的部署。这些AI辅助设计手段曾依赖英伟达算力，如今却可能通过降低迁移成本，让CUDA护城河逐渐松动。

不过，SemiAnalysis预计Jalapeño大部分产能要到2027年底才能到位，比Rubin至少晚一年。按当前AI芯片一年一迭代的节奏，届时英伟达可能推出更具竞争力的产品。这场围绕CUDA生态的攻防战，仍充满变数。