晶片研究機構SemiAnalysis釋出最新報告，稱OpenAI自研的AI推理晶片Jalapeño正在快速追趕輝達旗艦產品，甚至可能讓輝達最強大的護城河——CUDA生態——失效。這一論斷髮佈於輝達公佈強勁財報的前一天，引發市場對AI晶片競爭格局的重新審視。

輝達於美國時間8月26日美股盤後公佈2027財年第二季度財報，營收和利潤翻倍增長，超出市場預期，並罕見給出下一財年營收增長70%的預期。新一代產品Vera Rubin已量產出貨，預計Q3貢獻20%的資料中心收入。黃仁勳在電話會上表示，Vera Rubin對應的每GW資料中心營收將提升至400億美元，比前代高60%。然而，SemiAnalysis的報告卻將焦點引向OpenAI的自研晶片。

OpenAI自研晶片始於2023年10月，當時輝達供應緊張、價格高企，促使OpenAI探索自研。2024年專案正式啟動，挖來前Google TPU核心工程師Richard Ho主導硬體團隊，並與博通合作，由台積電代工。市場曾看衰該專案，認為耗資巨大、面臨產能競爭和供應鏈風險。今年6月，OpenAI釋出首款自研推理晶片Jalapeño，僅供內部使用，量產時間推遲至2027年。8月公佈的效能資料顯示，其在單使用者Token處理量、每瓦吞吐量等推理指標上優於輝達GB200，令業界意外。

SemiAnalysis報告指出，Jalapeño是專用推理晶片，但已適配DeepSeek R1、Kimi K2.5等第三方開源模型，表現不輸GB200。報告認為，Jalapeño應直接對標輝達尚未批次交付的Rubin，二者均搭載HBM4記憶體，面向Token需求爆發的推理時代。在能效上，Jalapeño以700W功耗實現出色效能，而Rubin功耗為900-1150W；總擁有成本大致持平，但原始算力Rubin仍領先。報告也承認，Jalapeño作為工程樣品，在特定指標上有優勢屬正常。

更關鍵的是，SemiAnalysis認為Jalapeño可能讓CUDA護城河失效。OpenAI為Jalapeño開發了專用程式語言Gluon和核心程式設計模型，並利用AI程式設計工具Codex編寫和最佳化底層核心程式碼，大幅降低模型遷移成本。如果Jalapeño的實際表現符合紙面資料，其繞過CUDA的方式可能成為AI晶片研發新路徑，動搖CUDA生態。此外，Jalapeño若成功，將增強輝達客戶的議價能力，替代部分推理晶片採購，影響輝達的高利潤率。

近兩年，雲廠商和模型廠商自研晶片風潮興起，'天下苦輝達久矣'、'終結CUDA護城河'等說法不斷。OpenAI的競爭對手Anthropic今年也通過Claude模型，在週末內用AI程式設計完成其模型在AMD晶片上的部署。這些AI輔助設計手段曾依賴輝達算力，如今卻可能通過降低遷移成本，讓CUDA護城河逐漸鬆動。

不過，SemiAnalysis預計Jalapeño大部分產能要到2027年底才能到位，比Rubin至少晚一年。按當前AI晶片一年一迭代的節奏，屆時輝達可能推出更具競爭力的產品。這場圍繞CUDA生態的攻防戰，仍充滿變數。