{"id":18940,"date":"2026-09-21T09:09:41","date_gmt":"2026-09-21T12:09:41","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=18940"},"modified":"2026-09-21T09:09:41","modified_gmt":"2026-09-21T12:09:41","slug":"openai-tardo-menos-de-20-meses-en-convertir-una-idea-en-un-chip-de-ia-el-truco-fue-poner-a-sus-propios-modelos-de-ia-a-trabajar-con-los-ingenieros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=18940","title":{"rendered":"OpenAI tard\u00f3 menos de 20 meses en convertir una idea en un chip de IA. El truco fue poner a sus propios modelos de IA a trabajar con los ingenieros"},"content":{"rendered":"
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Dise\u00f1ar un chip avanzado no consiste simplemente en dibujar unos cuantos circuitos y enviarlos a fabricar. Entre la arquitectura inicial, la escritura del c\u00f3digo que define su funcionamiento, las simulaciones, las verificaciones y el dise\u00f1o f\u00edsico pueden pasar a\u00f1os antes de que aparezca el primer silicio.<\/p>\n

OpenAI ha demostrado que una parte de ese calendario puede comprimirse de una forma bastante l\u00f3gica: poniendo a trabajar a la misma inteligencia artificial que despu\u00e9s terminar\u00e1 ejecut\u00e1ndose sobre el chip.<\/p>\n

Su primer acelerador propio, Jalape\u00f1o, pas\u00f3 del concepto arquitect\u00f3nico al primer silicio en menos de 20 meses. M\u00e1s llamativo todav\u00eda es lo sucedido en una de las etapas centrales del proyecto: desde el primer c\u00f3digo RTL (la descripci\u00f3n l\u00f3gica del hardware) hasta el tape-out, cuando el dise\u00f1o queda preparado para enviarse a fabricaci\u00f3n, transcurrieron apenas nueve meses, seg\u00fan explic\u00f3 el equipo de hardware de OpenAI a IEEE Spectrum.<\/p>\n

OpenAI puso sus propios modelos a dise\u00f1ar el hardware que los ejecutar\u00e1<\/h2>\n
\"OpenAI
\u00a9 OpenAI.<\/figcaption><\/figure>\n

La IA no dise\u00f1\u00f3 Jalape\u00f1o por s\u00ed sola. Lo que hizo fue permitir que un grupo relativamente peque\u00f1o de especialistas pudiera avanzar m\u00e1s r\u00e1pido y explorar muchas m\u00e1s alternativas.<\/p>\n

Richard Ho, vicepresidente de hardware de OpenAI, explic\u00f3 a IEEE Spectrum que el equipo involucrado en Jalape\u00f1o tuvo menos de 100 personas de media durante el proyecto. Esa cifra incluye perfiles de dise\u00f1o de sistemas, software y cadena de suministro, pero no al personal de Broadcom, socio fundamental en el desarrollo.<\/p>\n

La divisi\u00f3n de tareas tambi\u00e9n ayuda a entender qu\u00e9 hizo realmente la IA. OpenAI se encarg\u00f3 del dise\u00f1o integral del sistema (incluido el acelerador, la jerarqu\u00eda de memoria y las conexiones), mientras Broadcom asumi\u00f3 buena parte de la implementaci\u00f3n f\u00edsica posterior.<\/p>\n

Los modelos fueron especialmente \u00fatiles en el front-end. En esta fase los ingenieros definen la arquitectura, escriben el c\u00f3digo que describe el funcionamiento del chip y comprueban que todo se comporte como esperan antes de trasladarlo f\u00edsicamente al silicio.<\/p>\n

Una de las claves fue XLS, una cadena de herramientas de s\u00edntesis de alto nivel creada originalmente en Google. En lugar de trabajar \u00fanicamente con lenguajes tradicionales de descripci\u00f3n de hardware, XLS permite expresar determinadas partes utilizando entornos m\u00e1s cercanos a la programaci\u00f3n convencional. Para los modelos de lenguaje, ese terreno resulta mucho m\u00e1s familiar.<\/p>\n

Chris Leary, integrante del equipo de OpenAI y uno de los creadores originales de XLS, explic\u00f3 que la IA funcionaba particularmente bien precisamente cuando el problema comenzaba a parecerse al software. De esta manera, los modelos pudieron ayudar a escribir, revisar y optimizar diferentes implementaciones mucho m\u00e1s r\u00e1pidamente.<\/p>\n

Hay una parte del dise\u00f1o donde la IA todav\u00eda necesita mucha ayuda<\/h2>\n
\"OpenAI
\u00a9 OpenAI.<\/figcaption><\/figure>\n

La historia cambia cuando el chip deja de ser principalmente c\u00f3digo. El denominado back-end implica distribuir f\u00edsicamente los componentes, conectar circuitos, ajustar relojes y alimentaci\u00f3n, comprobar restricciones el\u00e9ctricas y preparar finalmente toda la informaci\u00f3n que necesita la fundici\u00f3n. All\u00ed la participaci\u00f3n de los modelos fue bastante menor y Broadcom tuvo un papel mucho m\u00e1s importante.<\/p>\n

Eso no significa que la IA quedara completamente fuera. OpenAI present\u00f3 en Hot Chips 2026 resultados en los que afirma haber conseguido una reducci\u00f3n del 10% en el \u00e1rea ocupada por determinadas unidades de multiplicaci\u00f3n de matrices frente a una referencia previamente optimizada por humanos. Pero incluso los responsables del proyecto insisten en que esto no equivale a automatizar completamente el dise\u00f1o de procesadores.<\/p>\n

Jalape\u00f1o tampoco es \u00fanicamente un experimento de ingenier\u00eda. Seg\u00fan los resultados publicados por OpenAI, alcanza hasta 13,4 petaflops de c\u00e1lculo en 4 bits, incorpora 232 GB de memoria HBM4 y dispone de 15,4 TB\/s de ancho de banda. La compa\u00f1\u00eda asegura adem\u00e1s haber conseguido menor latencia y mejor rendimiento energ\u00e9tico que los sistemas comerciales utilizados en sus comparaciones, aunque se trata de resultados publicados por la propia OpenAI y habr\u00e1 que comprobar c\u00f3mo se traducen cuando el hardware se despliegue a mayor escala.<\/p>\n

Lo interesante de Jalape\u00f1o, por tanto, no es que una IA haya aprendido repentinamente a fabricar procesadores sola. Es algo m\u00e1s inmediato: la tecnolog\u00eda que est\u00e1 disparando la demanda mundial de chips tambi\u00e9n empieza a reducir el tiempo necesario para dise\u00f1arlos.<\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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