OpenAI 研究员 Dan Selsam 发布个人 AI 风险声明，警告模型情境感知正让对齐评估失效

OpenAI 宣布分享 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个解法，该问题涉及 Navier-Stokes 方程描述的三维光滑流体运动是否会失稳，已悬置约 90 年。

SemiAnalysis 发推解释 kernel 的双重含义：爆米花玉米粒，以及执行 LLM 数学与 attention 算子的几百行 GPU 代码。原文指出只有 kernel 持续喂满 tensor core，GPU 才能跑出纸面 FLOPS，糟糕的内存访问模式会让芯片闲置；在 OpenAI 的服务规模下，个位数百分比的 kernel 提升就意味着数亿美元的算力。该推文标注为系列第 1/2 条。

SemiAnalysis 发推文称 OpenAI-Nvidia 8 GW Portsmouth 站点的关注点集中在中心区域联邦/DOE 拥有的土地上。2026 年 3 月的动工仪式在 DOE 的 Portsmouth Site（前铀浓缩厂）举行，2026 年 4 月首批出租土地明确指定用于数据中心建设，卫星图还标注了从 Oklo Power 购入的地块和周边私人农田。

SemiAnalysis 发推称，OpenAI 的 Jalapeno ASIC 及其系统备受好评，但存在一个几乎无人谈论的重大缺陷，并以六条推文串（1/6）的形式展开分析。附图显示两人手持一块标注 Jalapeno Intelligence Processor 的晶圆纪念牌。

SemiAnalysis 本期节目由 Doug、Sam 和 Jordan 讨论 OpenAI 与 HuggingFace 的安全事件，以及其关于 Neocloud 安全的文章（https://newsletter.semianalysis.com/p/most-neoclouds-suck-at-security），并预告 ClusterMAX 3.0。

SemiAnalysis 发推称，自 NVIDIA 在 Hot Chips 上展示 LPX 的出色性能、OpenAI Jalapeno 性能数据公布后，Cerebras 的人一直在 Twitter 上大量 cope-tweeting。作者认为 Cerebras 应专注于持续改进其软件栈和执行，而不是发推自我安慰。

第 027 期 - OpenAI Jalapeño：比英伟达 Blackwell 更强（加速器） 本周 Bryan、Myron 和 Jordan（@JordanNanos）讨论了我们就 OpenAI Jalapeño 撰写的文章。他们涵盖了性能、架构、编程模型、对英伟达的影响等内容。 0：00 开场 1：05 Jalapeño 概览 4：22 每兆瓦 token 数 9：15 基准测试注意事项 13：48 CUDA 护城河 21：12 OpenAI 如何做到的 32：13 …

SemiAnalysis 认为，尽管多数 SLO/开源模型上 AMD 仍落后 NVIDIA，但其工程师正以 AgentX 为基准全力优化，软件有望在近期智能体负载中表现优异。理论上 AMD 硬件性价比远高于 NVIDIA，尤其考虑对 Meta 与 OpenAI 的返利，但当前主要瓶颈在软件，根因是领导层未提供充足的内部研发 GPU 与稳定自动化 QA 集群。

大多数新云（Neocloud）在安全方面表现糟糕：OpenAI vs HuggingFace、容器逃逸、内核绕过、网络策略、安全密钥、多租户 Grafana，以及 ClusterMAX 3.0 预览。

OpenAI的秘密武器刚刚亮相。Jalapeno，这款AI设计的芯片，每兆瓦token数超越Rubin，九个月内完成流片，还能运行Doom。 Myron和Bryan与@JordanNanos一起在SemiAnalysis Weekly上全面解析： - Jalapeno vs Rubin和GB300的InferenceX对比 - 为什么每兆瓦token数才是关键指标 - 三星HBM4的回归 - AI编写的RTL和内核 - CUDA护城河正在流失吗？ - Anthropic的A…