# OpenAI 自研芯片：一边限流一边造芯 - URL: https://davidyin.dev/video/bv1zs8z6kew6/ - 作者: David Yin - 发布: 2026-08-27T00:57:05+08:00 · 更新: 2026-09-29 - 时长: 10:33 - 平台: B 站 https://www.bilibili.com/video/BV1Zs8Z6KEw6 · YouTube https://www.youtube.com/watch?v=i_QvO8NI7XA - 标签: OpenAI 自研芯片、Jalapeño、英伟达、算力成本、AI 芯片 - 摘要: OpenAI 为什么自己造芯片？这期讲清新芯片 Jalapeño 的实测数据（每度电干的活是对比系统的 1.5 到 1.9 倍、九个月流片）、英伟达 74.9% 毛利率和四大云厂七千亿美元资本开支这笔明账，以及折旧年限和循环交易这两笔暗账。 ## 这期讲了什么 - OpenAI 真的造出了自己的芯片：奥特曼一条七个单词的推文官宣，芯片叫 Jalapeño，和博通合作，专管回答问题、不对外卖 - 实测口径要打折看：额定 700 瓦、实际持续不到 550 瓦，同样一度电干的活是对比系统的 1.5 到 1.9 倍，从画图到流片只花九个月，大量环节 AI 参与设计，年底前装进自家机房；但对比的是 GB200/GB300，数字是官方自测 - 谁在真造谁在传：谷歌自研已到第七代、走了十几年；Anthropic 八月才组建芯片团队；字节被传造芯但发言人称信息不属实；Kimi 的模型四十八小时「做出芯片」只是概念级演示，智谱 GLM 是芯片厂抢着适配它，DeepSeek 也不造芯 - 明账：英伟达毛利率 74.9%、营业利润率 65.6%；一块三四万美元的卡，芯片直接成本约七八千；微软谷歌亚马逊 Meta 四家今年资本开支超七千亿美元；八到九成算力花在回答问题上 - 暗账：谷歌把服务器折旧年限从四年改成六年，账面多出三十亿美元净利润，微软同年多出约三十七亿；Michael Burry 指控巨头利润被高估两三成；英伟达拟向 OpenAI 投资至多一千亿美元被质疑循环交易；自研还是谈判筹码——Meta 被传租谷歌芯片，英伟达盘后跌近 3% ## 文字稿 ### 一边限流一边造芯：谁在真造 OpenAI 自己下场造芯片了。掌门人山姆·奥特曼发了条推文，正文只有七个英文单词：we made a chip and it is fast，翻译过来就是，我做了颗芯片，它很快。就在前几天，小米一口气发布三款自研芯片，苹果亮出新款电脑芯片。再往大了看，谷歌、亚马逊、微软、Meta、特斯拉、华为、阿里、百度，家家手里都有自研芯片，要么在用，要么在路上。 可另一边，怪事出现了。付费买 ChatGPT 会员的人这两天发现，不限量的日子结束，五小时上限重新生效。国内据报道，Kimi 上个月因为算力吃紧，一度停收新会员。算力这东西，说人话就是机房里能干活的计算能力。一边拼命造芯片，一边拼命限着卖，都说算力不够，为什么他们的答案都是自己造芯片？ 这十分钟，我把三笔账给你摆开：谁在真造芯片，谁只是被标题带偏；明面上的那笔账怎么算；还有一笔没摆在明面上的账，里面藏着什么。 同样四个字，自己造芯片，份量差得很远。谷歌的自研芯片做到第七代，走了十几年，云机房里大规模商用。OpenAI 这一回，是头一次拿出实测成绩。Anthropic 八月初才官宣组建芯片团队，连产品影子都没有。至于字节跳动，路透社两轮报道称它在造，字节发言人的回应是，自研芯片项目的信息不属实。 重点看最新的这颗。OpenAI 给它起名 Jalapeño，辣椒的意思，所以叫它辣椒芯，跟博通合作，专管回答问题，不对外卖。官方实测里，这颗芯片额定七百瓦，实际持续不到五百五十瓦；同样一度电，干的活是对比系统的 1.5 倍到 1.9 倍。电费是机房大头，同样电费多干近一倍的活就是省钱。从画图到送厂试产，也就是行话说的流片，只花九个月，大量环节由 AI 参与设计，年底前装进自家机房。但对比对象，是英伟达的 GB200 和 GB300 系统，最新一代还没比过；数字是 OpenAI 自己公布的，自己考试自己给分。 ### 三个常见误会：Kimi、手机芯片和英伟达 说到这儿，得替两家澄清。你可能刷到过 K3 发布会的新闻，Kimi 的模型在四十八小时里自主做出一款芯片，不少标题直接写成月之暗面要造芯。实际情况是，那只是一次能力演示，做出的东西是概念级小样，公司并没有立项造芯片。GLM 同样是误会，方向正好相反：是华为昇腾等七家国产芯片厂，抢着适配 GLM 的模型，芯片厂追着模型跑，不是模型厂转行做硬件。DeepSeek 同理，也不造芯片。 另一个常见误会，是把手机芯片混为一谈。小米的玄戒 O1 确实量产装进自家旗舰手机，出货破百万颗，但它是手机芯片，管整台手机的运算，配套的车用芯片、终端提速的小芯片，也进不了数据中心。机房训练卡是另一种东西，靠整个机房供电散热伺候着，几万张一起才能教出一个大模型，和手机小芯片没法互换。苹果同理，设备里的芯片和机房的加速卡，难度、成本、动机都不一样。 最后一个误会最要紧：自己造芯片，不等于不用英伟达。OpenAI 公布实测的同一天明确表示，将继续部署英伟达和其他伙伴的加速器，训练推理都用。Meta 更典型，一边自研，一边转头跟英伟达签下数百万片采购。分析师讲得很透：自研不是为了完全替代谁，是为了随时可以不用你。记住这句，最后一笔账还会用到。 ### 明面上的账：毛利率、买卡钱和推理成本 现在算明面上的账。英伟达最新季度财报显示，每收入一百美元，约七十五美元是毛利。毛利率不神秘，卖一百块的东西，扣掉制造芯片的直接成本，剩下多少就是毛利率，英伟达的答案是 74.9%。再把研发工资、销售费用全扣完，每一百美元还剩约六十六美元，营业利润率 65.6%。上年同期只有 60.5%，是被一笔四十五亿美元的一次性减记拖累，剔掉这因素，高利润一直在。 换成一块卡更好懂。黄仁勋接受 CNBC 采访曾说，一片高端加速卡卖三四万美元。这笔是示意账，按同样的比例倒推，这三四万里芯片直接成本大概七八千美元，剩下的两万多留在英伟达手里。买卡的人每掏三四万美元，约两万多进了英伟达口袋。 再看买方。微软、谷歌、亚马逊、Meta 四家，今年买地、盖楼、买服务器——服务器就是机房里成排干活的大机器——加上买芯片的钱，合计超过七千亿美元，比去年多了七成多。这类买大件的钱叫资本开支，今天付出去记在账上，往后许多年逐年算成本。亚马逊的首席执行官在电话会上原话，就算花这么多，仍不够满足今年的全部需求。而这些钱的去向，大头正是芯片。 这么多芯片买来干什么？业界估计，八到九成的算力花在回答用户的问题上。行话把教模型叫训练，像盖学校，一次性的；回答问题叫推理，像天天上课天天花钱。学校盖完不用重盖，课却永远在上。所以各家才盯着回答问题这一个环节死磕成本。 自研到底能省多少？各家自述可以听，不能全信。亚马逊宣传，客户用它家自研芯片，训练和推理成本最多省一半。谷歌的首席执行官在业绩会上透露，回答同一个问题的成本，一年之内降了 78%。还有个反方向的提醒，研究机构测算，同等水平的回答成本每年大约降五到十倍，你的话和 AI 的回答都按计费单位结算，单价一直在跳水。所以这笔成本不是永远搬不走的大山，它是当下真实的痛，也在快速变便宜。厂商抢的是时间窗口，趁对手还贵，自己先便宜下来。 ### 没摆出来的账：折旧、循环交易和翻车史 接着是没摆在明面上的账。先说个常识，你花十五万买了台设备，打算用五年，每年就该在账上扣三万，当作逐年磨损的成本，这套算法叫折旧。一台机器算几年用坏，也就是折旧年限，本该看真实寿命，实际却由公司自己定。定得越长，每年扣的磨损费越少，当年利润就越好看。 2023 年，谷歌母公司宣布，服务器折旧年限从四年改成六年。就改了这一个数字，当年账面凭空多出三十亿美元净利润，没多赚一个客户的钱，纯粹是算法变了。微软同年照做，据其提交给证券监管机构的文件测算，全年营业利润增加约三十七亿美元。机器还是那些机器，现金一分没多，报表先好看了。 这笔账有人公开掀桌。《大空头》原型、投资人 Michael Burry 公开指控，行业在人为抬高利润，手段正是拉长折旧年限，按他的说法，点名的大公司利润可能被高估两三成。这话要摆两边听，涉事公司全都不认，外部审计也没推翻这些账目，反方的道理是老芯片虽旧，还在机房里干活挣钱。谁对谁错不下结论，但下次看到巨头利润暴涨，可以多问一句，多少是真金白银。 还有一笔更绕。此前英伟达宣布，拟向 OpenAI 投资至多一千亿美元，分析师当天就点名担忧：卖卡的把钱投给买卡的，买卡的再拿钱买卡，钱绕一圈回到原点，这类操作被称作循环交易。交易双方都否认有问题，至今没有监管认定违规。这里只陈述，但它解释了为什么被质疑依赖供应商的公司，都想用自研证明，离了你我也转得动。 自研芯片另有一层用处，谈判桌上的底气。此前有消息称 Meta 要租用谷歌的自研芯片，消息传出，英伟达盘后股价跌了近百分之三。交易当时还只是据报道，市场已经用股价表态了。哪怕只是有别的选择，这句话本身就是压向供应商的最大筹码。Meta 也说得清楚，自研不为替代，转头照样扩大采购数百万片。手里有第二选择，腰杆就是硬。 最后必须泼冷水，这条路翻过车，摔的全是巨头。英特尔投入多年的自研训练芯片，去年初在业绩电话会上当众放弃商业化，临时掌门人承认，还没真正打进云端 AI 芯片市场。明星芯片公司 Graphcore，估值峰值二十八亿美元，据报道最终只卖五六亿美元，连募来的本金都没收回。微软的新一代自研芯片，据 The Information 报道，延期至少半年，部分团队流失率达两成，微软未确认上述说法。巨头都会认输，都会延期，自研是一场年年重考的比赛。 三笔账叠在一起，这场竞争挪了位置。从前各家拼的是谁的模型更聪明，往后更要命的差别，是谁能用更低的成本生产智能。模型能力迟早你追我赶，成本却是每天真金白银的差距。这事最后落到你身上：你手里的 AI 会员会不会降价，每天的限制会不会放宽，就看这场造芯竞赛把成本打到多低。 ## 常见问题 ### OpenAI 的芯片叫什么名字？ 叫 Jalapeño，辣椒的意思，所以也叫辣椒芯。它和博通合作，专管回答问题（推理）、不对外卖。官方实测额定 700 瓦、实际持续不到 550 瓦，同样一度电干的活是对比系统的 1.5 到 1.9 倍，从画图到流片只花九个月，年底前装进自家机房。 ### 自研芯片是不是就不用英伟达了？ 不是。OpenAI 公布实测的同一天明确表示继续部署英伟达和其他伙伴的加速器，训练推理都用；Meta 一边自研一边签下数百万片英伟达采购。分析师的判断是：自研不是为了完全替代谁，是为了随时可以不用你——手里有第二选择，谈判桌上腰杆才硬。 ### AI 公司为什么都要自己造芯片？ 核心原因是成本。业界估计八到九成算力花在回答用户问题（推理）上，这是天天要花的钱；而英伟达毛利率 74.9%，买卡的人每掏三四万美元约两万多留在英伟达手里。自研芯片能压低推理成本，也是对供应商的谈判筹码。 ### 折旧年限是怎么让利润变好看的？ 折旧是把设备成本按使用年限逐年扣除的算法，年限由公司自己定，定得越长每年扣得越少、当年利润越好看。2023 年谷歌母公司把服务器折旧年限从四年改成六年，账面凭空多出三十亿美元净利润；微软同年照做，营业利润增加约三十七亿美元。现金一分没多，报表先好看了。 > 视频不在本站托管，正片见上方平台链接；本页是目录与注解。