Les chiffres auxquels Nvidia doit répondre
OpenAI a dévoilé cette semaine sa première puce IA conçue en interne, nom de code Jalapeno, et les chiffres du benchmark qui accompagnent l'annonce sont la véritable nouvelle. En utilisant le benchmark public InferenceX, vérifié en partie de manière indépendante par le cabinet d'analyse SemiAnalysis, Jalapeno a produit 1,5 à 1,9 fois plus de travail d'IA par watt en charge maximale que les systèmes Blackwell Ultra (GB300) de Nvidia actuellement livrés, avec une latence de bout en bout inférieure de 1,7 à 3,6 fois lors de tests sur les modèles DeepSeek R1, Kimi K2.5 et GPT-OSS.
| Puce | Calcul de pointe | Puissance du boîtier | Statut |
|---|---|---|---|
| OpenAI Jalapeno | 13,4 PFLOPs (MXFP4) | 700W | Échantillons d'ingénierie seulement |
| Nvidia Blackwell Ultra (GB300) | Non divulgué à la même précision | 1 400W | Livrée actuellement |
| Nvidia Vera Rubin | 17,5 PFLOPs | 900-1 150W | Livrée aux clients |
Selon OpenAI, la puce a demandé environ 16 mois entre le début de la conception mi-2024 et la fabrication finale en novembre 2025, d'anciens modèles OpenAI ayant assisté la conception de la puce elle-même et des modèles plus récents ayant accéléré le travail de programmation.
La comparaison que son propre auteur juge injuste
Ce qui distingue ce lancement d'une guerre de benchmarks ordinaire, c'est qu'OpenAI et les analystes ayant vérifié les résultats affirment tous deux que la comparaison avec Blackwell mise en avant ne rend pas compte de la réalité complète. Jalapeno fonctionne avec une mémoire HBM4 offrant 15,4 téraoctets par seconde de bande passante, une génération de mémoire plus récente que celle utilisée par la gamme Blackwell actuellement livrée de Nvidia. SemiAnalysis a noté que le rival plus équitable est le Vera Rubin de Nvidia, qui utilise lui aussi la HBM4 et livre déjà aujourd'hui 17,5 PFLOPs à 900-1 150 watts aux clients, alors que Jalapeno reste un échantillon d'ingénierie sans date de livraison.
Face à Rubin, les deux puces atteignent un coût par jeton comparable, mais la méthodologie n'est pas identique. Les chiffres de Jalapeno reflètent une prédiction à jeton unique, tandis que les tests de Rubin utilisaient un décodage spéculatif, une technique qui modifie le débit sans changer en principe quelle puce est la plus rapide. La suite de benchmarks qui testerait des fenêtres de contexte plus longues et représentatives de la production n'a pas encore été exécutée.
La directrice financière d'OpenAI a elle-même tempéré le récit du remplacement
La réaction la plus révélatrice au lancement n'est venue ni de Nvidia ni d'analystes extérieurs. Elle est venue de la directrice financière d'OpenAI elle-même, Sarah Friar, qui a décrit Jalapeno comme s'inscrivant "dans une stratégie de calcul plus large où les centres de données, les puces, les modèles, la plateforme pour développeurs, les produits et les appareils fonctionnent comme un système intégré", et a affirmé explicitement que la puce "complète les partenariats existants d'OpenAI" plutôt que de les remplacer.
OpenAI ne s'est retirée d'aucune de ses relations de calcul. L'entreprise continue de construire des capacités avec Nvidia, AMD, AWS, Cerebras et CoreWeave, et n'a fait aucune déclaration suggérant une intention de réduire sa dépendance à l'un d'eux. Jalapeno ressemble moins au lancement du produit d'un concurrent qu'à une police d'assurance contre de futures contraintes d'approvisionnement, à un moment où tout grand acheteur de calcul continue de dire que la demande dépasse le matériel disponible.
Ce que cela signifie pour tout acheteur de calcul IA
La leçon pratique pour une entreprise qui planifie ses propres dépenses en infrastructure IA n'est pas que Nvidia a un nouveau problème. C'est qu'un titre de benchmark venant d'un acheteur de calcul devenu aussi fabricant de calcul n'est pas le même signal qu'une véritable alternative de marché arrivant à grande échelle. Jalapeno n'existe qu'en quantités d'échantillons d'ingénierie. Il n'a ni prix annoncé, ni date de disponibilité annoncée pour les clients externes, et OpenAI le présente lui-même comme une couverture plutôt qu'un remplacement.
Toute décision d'achat qui traiterait les chiffres de cette semaine comme une raison de renégocier un contrat Nvidia, ou de parier sur un marché d'inférence multi-fournisseurs à court terme, va au-delà de ce qu'OpenAI lui-même est prêt à affirmer dans son annonce. La puce est réelle, le gain d'efficacité est réel, et les réserves ajoutées à la comparaison par le propre partenaire de lancement d'OpenAI sont tout aussi réelles.
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