Am 2. Oktober 2026 meldete ein Bericht, OpenAI setze Jalapeño intern zusammen mit AMD-EPYC-Turin-CPUs als Host-Prozessoren ein. OpenAI nutzt den eigens entwickelten ASIC für KI-Inferenz – also für die Ausführung trainierter Modelle. Die Turin-Prozessoren bilden die Host-Seite des Systems.
Host-Prozessoren und Beschleuniger haben getrennte Aufgaben
Jalapeño übernimmt die Inferenzbeschleunigung; die AMD-EPYC-Turin-CPUs dienen als x86-Host. In der beschriebenen Konfiguration stecken zwei Turin-CPUs und 1,5 TB DRAM pro Host. DRAM ist der Arbeitsspeicher des Systems.
Das beschriebene Rack umfasst 16 Host-Trays und 16 Jalapeño-Trays. Jedes Beschleuniger-Tray enthält acht ASICs, insgesamt also 128 Jalapeño-Chips pro Rack. Je ein Host-Tray ist über acht externe PCIe-DAC-Kabel mit dem zugehörigen ASIC-Tray verbunden; PCIe Gen 5 stellt die Systemverbindung zum x86-Host her.
Warum OpenAI AMD EPYC Turin statt Nvidia Vera wählte
In einem am 28. September 2026 veröffentlichten Interview begründete OpenAIs Hardwarechef Richard Ho die Turin-Wahl mit der Reife der Plattform und der Erfahrung der Partner. Das habe dem Team geholfen, zügig zu entwickeln und unnötige Risiken zu vermeiden. Ho beschrieb Nvidia Vera damals als eigenständige Host-Option mit einem geringeren Reifegrad.
Interner Einsatz und Produktionshochlauf für 2027
Ein Bericht vom 25. August 2026 beschrieb Engineering-Samples und einen geplanten schrittweisen Produktionshochlauf im Jahr 2027. Der Großteil der Produktion sollte demnach gegen Ende des Jahres anfallen. Der am 2. Oktober gemeldete interne Einsatz steht neben diesem früheren Zeitplan.
OpenAI priorisiert den eigenen Rechenbedarf
Ho sagte, OpenAI habe einen starken eigenen Bedarf an Rechenleistung und werde lange brauchen, um ihn zu decken. Eine Nutzung von Jalapeño durch andere sei grundsätzlich denkbar; einen Verkauf an externe Kunden kündigte er nicht an. NeoTeo berichtete zuvor über OpenAIs Priorität, Jalapeño für den eigenen Rechenbedarf einzusetzen.
