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美国时间8月26日美股盘后，英伟达公布2027财年第二季度财报，翻倍增长的营收、利润，再次超出了市场预期。

与此同时，英伟达还罕见地直接给出了下一财年的业绩预期，预计营收将较今年增长70%。而其新一代产品Vera Rubin无疑将是未来强劲增长的重要动力。英伟达还在财报电话会上宣布，相关产品8月初已量产出货，有望成为公司历史上出货爬坡最快的产品，预计Q3就将贡献20%的数据中心收入。根据英伟达此前公布的数据，Rubin相较前代Blackwell架构，推理效率提升10倍，大模型训练速度提升3.5倍。而黄仁勋则在此次财报电话会上进一步指出，Vera Rubin对应的每GW数据中心营收预计将提升到400亿美元，比前代产品高出60%。

对于接下来的AI芯片行业来说，Vera Rubin的量产交付无疑是最值得关注的“重头戏”之一。但就在英伟达公布财报的前一天，知名芯片研究机构SemiAnalysis最新发布的报告却表示，曾被认为是“空头支票”的OpenAI自研芯片Jalapeño，正在快速“追击”英伟达旗舰产品，甚至可能会让后者的最强护城河CUDA失效。

OpenAI自研芯片的历程始于2023年10月。彼时这家大模型顶流与英伟达还是亲密合作伙伴，但后者在AI热潮中供应持续吃紧、价格越发高企的状况，也让OpenAI开始探索自研方案。

2024年，项目正式启动，并挖来前Google TPU核心工程师Richard Ho主导硬件团队。此后又有消息显示，OpenAI与博通达成深度合作，由博通负责芯片实现，台积电代工。但市场一度有看衰该项目的判断，认为项目耗资巨大但又面临激烈的上游产能竞争和供应链风险，且起步较晚，恐怕无法形成竞争力。即使完全自用，可能性价比也要低过使用市面上的主流ASIC芯片。甚至有声音认为，OpenAI很难完成这款芯片。

今年6月下旬，OpenAI正式发布了首款自研AI推理芯片，名为Jalapeño。彼时的信息显示，这款芯片仅供内部使用，不对外销售，且因为上游产能紧张，量产时间从此前的2026年下半年推迟至2027年。

这似乎一定程度上印证了此前的负面看法，但到了8月，OpenAI公布Jalapeño性能数据，其单用户Token处理量、每瓦吞吐量等推理指标优于英伟达GB200等市场主流芯片，还是让不少业内人士感到意外。

而SemiAnalysis的最新报告，则将这款芯片的定位又提上了一个台阶。

这份报告首先明确提出，Jalapeño的确是“只做推理，不做模型训练”的专用芯片，但并非只能供OpenAI自用，这款芯片已能适配DeepSeek R1、Kimi K2.5等主流第三方开源模型，表现同样不输GB200。报告还强调，OpenAI并未过度聚焦模型推理的某个特定部分，而是致力于打造一款能在所有场景下提供高性能的通用推理芯片。

SemiAnalysis还认为，Jalapeño甚至不该与Blackwell“同台竞技”，而应该直接PK英伟达还未批量交付的Rubin。报告称，Jalapeño与Rubin均搭载新一代内存HBM4，且走向市场的时间更为接近，也均面临Token需求大爆发的推理时代，本质上二者才是真正的同代产品。

而根据SemiAnalysis给出的数据，Jalapeño在能效上“完胜”Rubin，能以700W低功耗实现出色性能，而Rubin的对应功耗为900-1150W；在总拥有成本（TCO）上，二者大致持平，但在原始算力上，Rubin仍明显领先。不过，报告也同时指出，Jalapeño毕竟是推理专用芯片，且只是工程样品，相对于兼顾训练、且已临近全面量产的Rubin，必然会在特定指标上有明显优势。

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不过，相比于性能对标，报告中还给出了更关键也更劲爆的论断，那就是Jalapeño可能正在让CUDA护城河失效。

根据SemiAnalysis的分析，这款芯片能在较短的研发时间内取得良好表现，尤其得益于其激进的软硬件协同策略。

而其中的关键，正是OpenAI在CUDA外“另起炉灶”，为Jalapeño开发了名为Gluon的专用编程语言和内核编程模型。与此同时，OpenAI还利用Codex来编写和优化Jalapeño的底层内核代码，让新模型能快速适配自研芯片，极大降低了迁移成本。

如果Jalapeño的真实表现和市场反馈能够符合目前的“纸面数据”，那么其绕过CUDA的方式很可能会成为AI芯片研发的新路径，这无疑会动摇CUDA生态。

另一方面，报告还认为，Jalapeño如果成功，就将为包括OpenAI自身在内的英伟达客户提供更强的议价能力，并替代部分推理芯片的采购份额，从而影响后者的高利润率。

实际上，近两年来随着云厂商、模型厂商自研芯片的风潮和“AI泡沫论”的不断翻涌，“天下苦英伟达久矣”“终结CUDA护城河”等说法层出不穷。在这背后，是包括中国、美国的芯片厂、模型厂、云厂商，甚至AI应用厂商希望突破英伟达生态壁垒，分食其高利润的心态和尝试。实际上，OpenAI的竞争对手Anthropic今年也曾通过Claude模型，在一个周末内用AI编程，完成其自身前沿模型在英伟达竞争对手AMD芯片架构上的部署与性能调优。有趣的是，这些最新的AI辅助设计手段，曾经都来自英伟达芯片提供的算力，但它们可能正通过大幅降低迁移成本，让CUDA的护城河逐渐松动。

图片来自 SemiAnalysis

不过，值得一提的是，按照SemiAnalysis的预计，Jalapeño大部分产能要到2027年年底才能到位。这个进度实际上仍比Rubin至少晚了一年，按照当前AI芯片“一年一迭代”的节奏，或许届时英伟达还会拿出“更能打”的产品应战。（本文首发于钛媒体APP，文｜飞向TAI空，作者｜胡珈萌，编辑｜杨林）