OpenAI转向谷歌TPU

据报道，OpenAI启动了一项重要战略调整：将租用谷歌云平台的张量处理单元（TPU），为其核心产品ChatGPT提供关键运算支持。这是OpenAI首次在核心业务场景中规模化引入非英伟达芯片，也标志着打破了英伟达长期以来的垄断地位。

OpenAI的计算需求正快速增长：ChatGPT付费订阅用户可能已突破2500万，较年初的1500万实现了大幅增长，每周还有数亿用户免费使用该服务。目前OpenAI主要通过微软和甲骨文租用英伟达服务器芯片，用于开发和训练其模型以及为ChatGPT提供算力支持。去年该公司在这类服务器上的支出超过40亿美元，其中训练与推理环节几乎各占一半，预计到2025年，其在AI芯片服务器上的投入将接近140亿美元。

采用谷歌芯片主要是基于两方面的考量，一是降低AI推理成本。相较于英伟达GPU，谷歌TPU在特定场景下的能效比更具优势，尤其在大规模并行计算任务中可显著降低单位算力成本；二是分散供应链风险。通过引入异构算力架构，OpenAI此前的AI训练与推理业务高度绑定Azure平台，这一举动表明其正逐步降低对微软云基础设施的依赖，既是技术储备的多元化尝试，也为未来可能的云服务商切换预留空间。

而对于事件的另一方谷歌而言，这次合作同样意义重大。过去数年，谷歌自研TPU主要服务于内部AI生态，此次向OpenAI开放标志着TPU正式进军外部市场。值得注意的是，谷歌已借此成功撬动多个头部客户：既有苹果这类终端巨头，也有Anthropic（由前OpenAI安全团队核心成员创立）、Safety Superintelligence等新兴AI势力。OpenAI的加入无疑将为谷歌TPU注入强心剂，尤其是在英伟达GPU仍占市场主导地位的当下。

尽管合作前景广阔，但双方仍存在显著博弈空间。据悉，谷歌仅向OpenAI开放了中端TPU型号，其最新一代旗舰芯片仍处于禁用状态。这一限制既源于两家公司在AI领域的直接竞争关系（如搜索、大模型等），也表明即便在合作场景下，底层硬件能力的差异化仍是维系竞争优势的关键筹码。若谷歌TPU在性能稳定性、成本控制等维度持续验证其竞争力，中长期看或将对英伟达形成实质性冲击。

与OpenAI同为全球最大AI芯片客户之一的Meta，知情人士透露，近期也曾考虑采用 TPU 芯片。Meta公司表示目前并未使用该产品。

此外，谷歌云还向其客户出租英伟达支持的服务器，因为英伟达芯片是行业标准，这样做带来的收益仍然比出租TPU多得多。开发者对控制这些芯片的专用软件更加熟悉。谷歌此前已向英伟达订购了超过100亿美元的最新Blackwell服务器芯片，并于今年2月开始向部分客户提供。

在出货量方面，据相关统计，2025年谷歌TPU出货量预计达150-200万片，亚马逊AWS Trainium 2 ASIC约140-150万片，而英伟达AI GPU供应量为500-600万片以上。供应链调研显示，谷歌和AWS的AI TPU/ASIC合计出货量已达到英伟达AI GPU出货量的40-60%。