OpenAI lança chip próprio para IA e reduz dependência da NVIDIA

Jalapeño: projetado em 9 meses com ajuda de IA, chega aos data centers ainda em 2026 — e muda a relação de poder no mercado de semicondutores

Em 24 de junho de 2026, Sam Altman recebeu pessoalmente das mãos do CEO da Broadcom o primeiro exemplar físico de um chip que a OpenAI passou os últimos nove meses construindo em segredo. Seu nome é Jalapeño — e ele é a resposta mais concreta que a empresa já deu à pergunta que o mercado fazia há anos: até quando a OpenAI vai depender da NVIDIA para existir?

Por que a OpenAI decidiu construir seu próprio chip

Para entender a decisão, é preciso entender o problema.

Toda vez que o ChatGPT responde uma pergunta, um modelo de linguagem de bilhões de parâmetros processa sua entrada e gera uma resposta palavra por palavra. Esse processo — chamado de inferência, a etapa em que um modelo de IA já treinado é usado para gerar respostas em tempo real — acontece bilhões de vezes por dia nos servidores da OpenAI.

Até agora, todo esse processamento rodava em GPUs da NVIDIA — as mesmas placas de vídeo que os gamers disputam, adaptadas para IA. O problema: GPUs são ferramentas de propósito geral. Elas fazem tudo razoavelmente bem, mas não foram projetadas especificamente para o padrão de operações que modelos de linguagem exigem. É como usar um canivete suíço para cozinhar — funciona, mas uma faca de chef seria muito mais eficiente.

O Jalapeño é um design de página em branco para inferência moderna de LLMs — não um acelerador de uso geral adaptado de cargas de trabalho de IA anteriores.Ele foi construído do zero para fazer uma coisa: rodar modelos de linguagem com máxima eficiência.

O que é um ASIC e por que isso importa

O Jalapeño é um ASIC — Application-Specific Integrated Circuit, ou circuito integrado de aplicação específica. Diferente de uma GPU, que pode renderizar jogos, minerar criptomoedas e rodar IA, um ASIC faz apenas o que foi projetado para fazer — e faz isso com eficiência muito maior.

Especialistas da indústria dizem que ASICs são menos flexíveis do que as GPUs da NVIDIA, mas também menos caros e podem ser projetados para tarefas específicas de IA.Para a OpenAI, que roda bilhões de inferências por dia sempre no mesmo tipo de workload, a flexibilidade das GPUs é irrelevante — e o custo e eficiência do ASIC são o que importa.

A OpenAI afirma que o Jalapeño está oferecendo performance por watt substancialmente melhor do que o estado da arte atual em tecnologia de chips. Performance por watt é a métrica mais importante em data centers: quanto processamento você consegue por unidade de energia consumida. Mais eficiência energética significa menos custos de operação e menos calor gerado — os dois maiores gargalos de escala em infraestrutura de IA.

Projetado em 9 meses — com ajuda da própria IA

O detalhe mais surpreendente do Jalapeño não é o que ele faz, mas quanto tempo levou para existir.

O presidente da OpenAI, Greg Brockman, disse à CNBC que os chips foram projetados do início ao fim em nove meses com ajuda dos modelos de IA da empresa. "O grau em que nossos modelos conseguiram acelerar o processo foi muito surpreendente para nós", disse Brockman.

Nove meses é um tempo extraordinariamente curto para o desenvolvimento de um chip. Projetos de semicondutores normalmente levam de dois a quatro anos entre a concepção e o primeiro exemplar físico — o chamado tape-out, o momento em que o design digital é enviado para fabricação. A OpenAI comprimiu esse ciclo usando seus próprios modelos para acelerar etapas do processo de design que tradicionalmente exigem centenas de engenheiros e anos de iteração.

A escala do projeto: 10 gigawatts até 2029

O Jalapeño não é um experimento isolado. É o primeiro passo de uma plataforma multi-geração com ambições de escala raramente vistas na indústria.

A OpenAI e a Broadcom anunciaram uma colaboração para 10 gigawatts de aceleradores de IA customizados, com implantação inicial planejada para começar no segundo semestre de 2026 e se completar até o final de 2029.

Para ter uma referência: 10 gigawatts é aproximadamente a capacidade de geração de energia de dez usinas nucleares de médio porte. É a quantidade de energia que os data centers com os chips Jalapeño consumirão quando estiverem em plena operação — um número que ilustra a escala do que a OpenAI está construindo.

A colaboração combina aceleradores projetados pela OpenAI com implementação de silício da Broadcom, tecnologias de rede e conectividade — com implantações nos data centers da própria OpenAI e em data centers parceiros.

O que isso significa para a NVIDIA

A resposta direta: a NVIDIA não vai deixar de ser relevante amanhã — mas o movimento da OpenAI confirma uma tendência que já estava em andamento.

Google tem seus TPUs — Tensor Processing Units, chips desenvolvidos internamente para rodar os modelos do Google há mais de uma década. Amazon tem o Trainium e o Inferentia. Meta tem o MTIA. Agora a OpenAI tem o Jalapeño.

Cada grande empresa de IA que constrói seu próprio chip é um cliente que compra menos GPUs da NVIDIA para aquela carga de trabalho específica. A NVIDIA ainda é insubstituível para treinamento de modelos — a etapa intensiva em que um modelo aprende com dados — mas a inferência, que é onde a maior parte do volume de processamento acontece no dia a dia, é exatamente onde os ASICs customizados competem com vantagem.

O mercado reagiu na hora: as ações da Broadcom subiram 10% no dia do anúncio.