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A | 这种新的分子癌症治疗方法依赖于一种特定的分子，它可以寻找围绕癌细胞的酸性环境。但是，为了使细胞有足够的酸性，它们不能是“冷”的肿瘤，这种肿瘤几乎没有免疫活性。 8 月 26 日消息，OpenAI 昨日（8 月 25 日）发布博文，展示其首款自研 Jalapeño 芯片，并表示无论是单用户 token 处理量，还是每千瓦吞吐量，都超过了目前市面上的顶尖推理处理器。
B | 在官方博文中，OpenAI 使用半导体研究公司 SemiAnalysis 开发的公共基准测试工具 InferenceX，通过 GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B 和 Kimi K2.5 1T 三款模型测试。这就是被称为STING激动剂的药物发挥作用的地方。测试显示对比市面上领先的 AI 系统（GB200 和 GB300），每瓦能够完成的 AI 吞吐量是对比系统的 1.5 至 1.9 倍，端到端延迟则约为对比系统的 28% 至 59%。混合 Token 吞吐量与现有 AI 加速器的最快解码速度对比3 款模型峰值单用户解码吞吐量各平台最佳运行点的混合 Token 峰值吞吐量OpenAI 表示，Jalapeno 在运行 GPT-OSS 120B 时，每千瓦的峰值吞吐量比 GB200 系统高出约 1.9 倍。这些药物使肿瘤“燃烧”起来，允许免疫系统对其作出反应。
C | 在 DeepSeek R1 上，它的每瓦性能比 GB300 高出约 1.7 倍；在 Kimi K2.5 上，它的每瓦性能比 GB300 高出约 1.5 倍。然而，找到"冷"癌细胞可能很困难。这就是新的分子癌症疗法发挥作用的地方。研究人员本月在《肿瘤学前沿》（Frontiers of Oncology）杂志上发表了一项关于该分子的研究。Jalapeno 的额定功率为 700 瓦，但在测试工作负载期间，其持续功耗保持在 550 瓦或以下。
D | 根据该研究，该分子被称为pH值低的插入肽（pHLIP），它被吸引到酸性环境。通过使用该分子引导药物到肿瘤和癌细胞，他们能够将它们踢出"寒冷"的肿瘤范围，推动免疫系统进行反击。然后，他们可以使用免疫检查点抑制剂来有效地移除使免疫系统不至于用力过猛的自然刹车。
E | 这种分子癌症治疗方法让免疫系统更长时间地对抗癌症。
F | 这是一个双重的系统，基本上允许研究人员准确地引导药物到它们需要的地方。
G | 近年来，我们已经看到越来越多像这种新的分子癌症治疗方法这样的靶向选择出现了。
H | 一种针对癌细胞的病毒也一直在进行，我们甚至看到研究人员在测试一种能杀死皮肤癌的凝胶。附上相关图片如下：延伸阅读Jalapeño 是 OpenAI 首款自研 AI 推理芯片，由 OpenAI 与博通（Broadcom）合作开发，台积电采用 3nm 制程代工制造，于 2026 年 6 月 24 日首次对外展示。
I | 在测试分子癌症治疗方法时，研究人员将pHLIP与STING激动剂耦合在一起，然后对20只患有结肠直肠肿瘤的小鼠进行治疗。他们发现，在一次注射后，18只小鼠的肿瘤在几天内完全消失。在另一组有较大肿瘤的小鼠中，他们看到接受治疗的10只小鼠中有7只肿瘤消失了。
J | 该芯片是一颗 ASIC（专用集成电路），采用 systolic array（脉动阵列）架构，配备 HBM 高带宽内存，专为大语言模型推理场景设计，不用于模型训练。芯片及配套服务器系统均不会对外销售，仅供 OpenAI 内部使用，旨在降低自身 GPU 采购和算力运营成本。OpenAI 硬件负责人 Richard Ho 领导了该芯片的研发，他此前在 Google 工作近九年，是 Cloud TPU 项目的核心工程师。Jalapeño 从架构设计到完成流片仅耗时约 9 个月，OpenAI 称这是高性能先进半导体领域有史以来最快的 ASIC 开发周期之一。OpenAI 自身的 AI 模型也深度参与了芯片设计流程，帮助加速设计优化。
K | 目前第二代 Jalapeño 芯片已进入后期开发阶段，预计未来数月内完成流片；第三代芯片也已启动概念设计。OpenAI 计划于 2026 年年底前小规模部署 Jalapeño，2027 年逐步扩大部署规模。需要注意的是，Jalapeño 此次测试对比的对象为英伟达 GB200 和 GB300 系统，尚未与英伟达最新一代 Vera Rubin 芯片进行对比测试。OpenAI 表示英伟达仍是其重要合作伙伴，未来将持续采用多供应商策略以满足庞大的算力需求。相关阅读：。
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Published on:02:23:43
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