Os números que a Nvidia tem de responder
A OpenAI apresentou esta semana o seu primeiro chip de IA concebido internamente, com o nome de código Jalapeno, e os números do teste que o acompanham são a verdadeira notícia. Usando o teste público InferenceX, verificado em parte de forma independente pela consultora de análise SemiAnalysis, o Jalapeno produziu de 1,5 a 1,9 vezes mais trabalho de IA por watt em carga máxima do que os sistemas Blackwell Ultra (GB300) da Nvidia atualmente em produção, com uma latência ponta a ponta 1,7 a 3,6 vezes inferior em testes com os modelos DeepSeek R1, Kimi K2.5 e GPT-OSS.
| Chip | Capacidade de cálculo máxima | Potência do pacote | Estado |
|---|---|---|---|
| OpenAI Jalapeno | 13,4 PFLOPs (MXFP4) | 700W | Apenas amostras de engenharia |
| Nvidia Blackwell Ultra (GB300) | Não divulgado com a mesma precisão | 1400W | Em produção atualmente |
| Nvidia Vera Rubin | 17,5 PFLOPs | 900-1150W | Já entregue a clientes |
Segundo a OpenAI, o chip demorou cerca de 16 meses desde o início da conceção em meados de 2024 até ao fabrico final em novembro de 2025, com modelos mais antigos da OpenAI a ajudar na própria conceção do chip e modelos mais recentes a acelerar o trabalho de programação.
A comparação que até o próprio autor considera injusta
O que distingue este lançamento de uma guerra de testes habitual é o facto de tanto a OpenAI como os analistas que verificaram os resultados afirmarem que a comparação com o Blackwell nas manchetes não reflete o panorama completo. O Jalapeno funciona com memória HBM4 com 15,4 terabytes por segundo de largura de banda, uma geração de memória mais recente do que a utilizada pela linha Blackwell atualmente em produção da Nvidia. A SemiAnalysis referiu que o rival mais justo é o Vera Rubin da Nvidia, que também usa HBM4 e já entrega hoje 17,5 PFLOPs a 900-1150 watts a clientes, enquanto o Jalapeno continua a ser uma amostra de engenharia sem data de entrega.
Face ao Rubin, os dois chips atingem um custo por token comparável, mas a metodologia não é idêntica. Os números do Jalapeno refletem previsão de token único, enquanto os testes do Rubin usaram descodificação especulativa, uma técnica que altera o rendimento sem alterar em princípio qual o chip mais rápido. A bateria de testes que avaliaria janelas de contexto mais longas e representativas de produção ainda não foi executada.
A própria diretora financeira da OpenAI moderou a narrativa de substituição
A reação mais reveladora ao lançamento não veio da Nvidia nem de analistas externos. Veio da própria diretora financeira da OpenAI, Sarah Friar, que descreveu o Jalapeno como algo que "se enquadra numa estratégia de computação mais ampla em que centros de dados, chips, modelos, a plataforma para programadores, produtos e dispositivos funcionam como um sistema integrado", afirmando explicitamente que o chip "complementa as parcerias já existentes da OpenAI" em vez de as substituir.
A OpenAI não se retirou de nenhuma das suas relações de computação. A empresa continua a construir capacidade com a Nvidia, AMD, AWS, Cerebras e CoreWeave, e não fez qualquer declaração que sugira intenção de reduzir a dependência de qualquer um deles. O Jalapeno assemelha-se menos ao lançamento do produto de um concorrente e mais a uma apólice de seguro contra futuras limitações de fornecimento, numa altura em que todos os grandes compradores de computação continuam a dizer que a procura ultrapassa o hardware disponível.
O que isto significa para quem compra computação de IA
A lição prática para uma empresa que planeia a sua própria despesa em infraestrutura de IA não é que a Nvidia tenha agora um novo problema. É que uma manchete de teste vinda de um comprador de computação que agora também se tornou fabricante de computação não é o mesmo sinal que uma alternativa de mercado genuína a chegar em grande escala. O Jalapeno existe em quantidades de amostras de engenharia. Não tem preço anunciado, nem data de disponibilidade anunciada para clientes externos, e a própria OpenAI apresenta-o como uma cobertura, não como um substituto.
Qualquer decisão de compra que trate os números desta semana como motivo para renegociar um contrato com a Nvidia, ou para apostar num mercado de inferência multi-fornecedor a curto prazo, está a ler mais no anúncio do que a própria OpenAI está disposta a afirmar. O chip é real, o ganho de eficiência é real, e as ressalvas acrescentadas à comparação pelo próprio parceiro de lançamento da OpenAI são igualmente reais.
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