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“OpenAI轉(zhuǎn)向谷歌芯片”？這事恐怕真被大家誤會(huì)了。

幾天前，路透社爆出猛料——知情人士稱，OpenAI 已經(jīng)開始租用谷歌的 AI 芯片 TPU，用來(lái)支撐 ChatGPT 和其他產(chǎn)品的運(yùn)行。這意味著 OpenAI 將首次在大規(guī)模業(yè)務(wù)中啟用非英偉達(dá)的 AI 芯片。

這消息一出，立刻引發(fā)轟動(dòng)——

OpenAI 不是英偉達(dá) GPU 最大買家之一嗎？現(xiàn)在突然“投奔”谷歌？

是不是意味著，AI 戰(zhàn)爭(zhēng)的芯片格局要變了？

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但事情很快來(lái)了個(gè)急轉(zhuǎn)彎——

僅僅過了三天，OpenAI 就跳出來(lái)澄清了：

目前沒有任何計(jì)劃部署谷歌芯片！

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為什么會(huì)有這樣的反轉(zhuǎn)呢？

1.OpenAI回應(yīng)：無(wú)計(jì)劃，租用只是測(cè)試

先說(shuō)結(jié)論：OpenAI 的確租了谷歌的 TPU 芯片，但并非“轉(zhuǎn)向”。

OpenAI 發(fā)言人周日向媒體表示，當(dāng)前確實(shí)在測(cè)試谷歌的張量處理單元（TPU），但強(qiáng)調(diào)“這只是早期嘗試”，目前沒有在大規(guī)模部署這些芯片的計(jì)劃。

這一說(shuō)法，等于直接否定了“全面轉(zhuǎn)向谷歌芯片”的傳聞。

事實(shí)上，在 AI 實(shí)驗(yàn)室中測(cè)試不同芯片是一種常規(guī)操作。但從測(cè)試到真正落地，距離可不小：這不僅涉及硬件本身的適配，還包括軟件框架、編譯鏈乃至整個(gè)部署架構(gòu)的重建，動(dòng)輒耗時(shí)數(shù)月甚至一年以上。

因此，OpenAI的算力主力，在很長(zhǎng)一段時(shí)間仍然是英偉達(dá)的GPU。

2.OpenAI 的真實(shí)剛需：不是“轉(zhuǎn)向”，而是“壓價(jià)”

雖然這場(chǎng)“芯片風(fēng)波”看起來(lái)像是一場(chǎng)烏龍，但仔細(xì)看就會(huì)發(fā)現(xiàn)：OpenAI 并不是在轉(zhuǎn)向谷歌，而是在施壓英偉達(dá)。

Sam Altman 領(lǐng)導(dǎo)的公司，當(dāng)前最核心的需求其實(shí)很現(xiàn)實(shí)——降低推理成本、掌握算力議價(jià)權(quán)。

據(jù)《The Information》報(bào)道，OpenAI 正通過谷歌云租用 TPU，用于測(cè)試模型推理任務(wù)。這并非臨時(shí)起意，而是為了尋找一個(gè)更具性價(jià)比的選項(xiàng)，作為 GPU 的潛在補(bǔ)充甚至是談判籌碼。

同樣的，OpenAI 還在逐步減少對(duì)微軟 Azure 數(shù)據(jù)中心的依賴。作為投資方，微軟為 OpenAI 提供了訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施，但在實(shí)際推理階段，OpenAI 近年來(lái)已大量采購(gòu) CoreWeave 等第三方 GPU 云服務(wù)商的資源，顯示出其“云平臺(tái)去中心化”的趨勢(shì)。

OpenAI用一場(chǎng)烏龍透露自己的底牌：英偉達(dá)和微軟都不是自己的唯一選擇。

3.谷歌“留一手”——最強(qiáng)滿血版TPU并未租給 OpenAI 

有趣的是，作為提供算力的一方，谷歌的生態(tài)位并不像英偉達(dá)那么單純。

作為AI巨頭之一，他們和OpenAI展開正面競(jìng)爭(zhēng)——而且近來(lái)的勢(shì)頭非常兇猛：

旗艦?zāi)Ｐ?Gemini 2.5 Pro 表現(xiàn)出色，性價(jià)比拉滿；剛剛推出的 Gemini CLI 更是直接和 OpenAI 家的編程工具 Codex打擂臺(tái)。

正因?yàn)閺?fù)雜的競(jìng)爭(zhēng)局面，谷歌根本不敢拿最頂?shù)乃懔ψ饨oOpenAI。

據(jù)《The Information》援引谷歌云內(nèi)部員工的說(shuō)法，谷歌雖然向 OpenAI 提供了部分 TPU 資源，但明確沒有開放其最強(qiáng)性能的“滿血版”TPU。

這一細(xì)節(jié)很關(guān)鍵：哪怕 OpenAI 真想轉(zhuǎn)向谷歌，也無(wú)法獲得最優(yōu)解。而 Altman 也絕不會(huì)看不穿這點(diǎn)——

對(duì) OpenAI 來(lái)說(shuō)，真正的最優(yōu)策略，永遠(yuǎn)是左右橫跳、壓價(jià)博弈，而不是徹底投向另一家巨頭的懷抱。

當(dāng)然了，還有一個(gè)最優(yōu)解還有另一個(gè)答案，就是走向自研。

4.還有后招，OpenAI自研AI芯片將于年底前流片

除了測(cè)試谷歌的 TPU，OpenAI 也沒停下自研芯片的腳步。

預(yù)計(jì)今年內(nèi)，該公司將完成首款 AI 芯片的“流片（tape-out）”——即芯片設(shè)計(jì)定稿并送往臺(tái)積電生產(chǎn)，目標(biāo)是在 2026 年實(shí)現(xiàn)大規(guī)模制造。

這顆芯片將采用脈動(dòng)陣列（systolic array）架構(gòu)，適合處理大規(guī)模矩陣計(jì)算任務(wù)，并配備高帶寬內(nèi)存（HBM），但暫不確定是 HBM3E 還是更新一代的 HBM4。制程方面，OpenAI 將使用臺(tái)積電成熟的 N3 系列（3nm）工藝。

該架構(gòu)的技術(shù)原理，是由大量相同的處理單元（用于矩陣或向量運(yùn)算）構(gòu)成網(wǎng)格，它們以管道式傳輸方式進(jìn)行高速數(shù)據(jù)處理。脈動(dòng)陣列的優(yōu)勢(shì)在于定制化、低延遲、高吞吐、能效比高，非常適合 推理（inference） 階段。

綜上所述，OpenAI的這款芯片在結(jié)構(gòu)思路上就是向 TPU 學(xué)習(xí)，而非模仿英偉達(dá) GPU。

整個(gè)項(xiàng)目由前谷歌 TPU 核心工程師 Richard Ho 負(fù)責(zé)，目前團(tuán)隊(duì)規(guī)模大約為 40 人，雖然相比 AWS、谷歌那幾百人的自研芯片團(tuán)隊(duì)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

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當(dāng)然，造一顆高性能 AI 芯片遠(yuǎn)不止“畫出圖紙”這么簡(jiǎn)單。行業(yè)普遍估算，一個(gè)完整的芯片項(xiàng)目成本高達(dá)數(shù)億美元，如果再加上配套的軟件棧、編譯器、測(cè)試平臺(tái)，整體投入可能翻倍。

但一旦架構(gòu)搭好，邊際成本會(huì)隨每一代產(chǎn)品迅速下降。

OpenAI 若能在今年內(nèi)成功流片，最快將在 2026 年中小批量量產(chǎn)，并于明年年底前投入部署。

今天剛好是 2025 年下半年的第一天。

 Altman 的芯片 KPI 能如期完成嗎？

OpenAI 自研芯片，有可能撼動(dòng)英偉達(dá)的霸主地位嗎？