OpenAI首次正式采用非英伟达芯片，此举或将推动谷歌TPU成为英伟达GPU更具成本效益的替代方案。
具体使用方式方面，据TheInformation报道，OpenAI系通过谷歌云平台租用TPU。
然而，有谷歌云员工表示，鉴于OpenAI与谷歌在AI领域的竞争关系，谷歌不会向其提供最强大的TPU型号。
OpenAI用户规模增长迅猛（近日宣布已拥有300万付费企业用户），正面临严重的GPU短缺压力。
另一潜在动因或在于降低对微软的依赖程度，这也是OpenAI近期持续努力的方向。双方近期关系亦显紧张。
OpenAI 发言人于周日向媒体表示，公司当前确实在测试谷歌的张量处理单元（TPU），但强调[此仅为早期尝试]，目前并无大规模部署该芯片的计划。
然而，从测试到实际落地应用存在显着差距：这不仅涉及硬件本身的适配，还包括软件框架、编译链乃至整个部署架构的重建，此类工程往往需要耗时数月乃至一年以上。
尽管此次[芯片相关争议]表面看似乌龙事件，但深入分析即可发现：OpenAI的意图并非转向谷歌，而是向英伟达施加压力。
OpenAI当前最核心的需求十分现实降低模型推理成本、掌握算力议价权。
然而在实际推理阶段，OpenAI近年来已大量采购CoreWeave等第三方GPU云服务商的资源，显示出其[云平台分散化]的趋势。
根据摩根士丹利的芯片模型预测，2027年及2028年，预计将分别有2430亿美元和2580亿美元投入于英伟达GPU，而同期TPU支出预计仅为约210亿美元和240亿美元（其中大部分为谷歌内部使用）。
随着开发者对TPU技术的熟悉度提升，谷歌体系外公司对TPU的进一步采用，可能成为谷歌云业务的额外增长驱动力。
OpenAI业务呈高速增长态势。据路透社报道，截至2025年6月，其年化收入已突破100亿美元。
因此，OpenAI正寻求算力来源多元化，为其5000亿美元的Stargate项目，与CoreWeave、甲骨文及软银展开合作，并新增谷歌云作为供应商。
据悉，英伟达旗舰芯片B200拥有2080亿晶体管数量与192GB HBM3E内存容量，提供8TB/s的内存带宽。
以苹果构建Apple Foundation Model模型时采购的谷歌TPU v5p为例，虽双方未披露订单详情，业界普遍认为其单价或在数千美元级别。
此举打破了AI芯片市场长期由英伟达主导的事实标准，同时为其他供应商的商业化开辟了结构性空间。
OpenAI长期作为英伟达H100的最大采购方之一，其模型训练、API推理及企业部署服务，几乎完全运行于英伟达GPU之上。
推理正逐渐成为主要的成本中心。训练作为一种集中发生的投入，而推理则构成一项持续发生的运营成本。
谷歌提供的统一镜像管理、弹性扩容及负载均衡接口，可直接集成至OpenAI的API层服务调度体系中。
对于OpenAI这类拥有数十条独立产品线与模型分支的组织而言，此类[可用即调用]的架构选择在效率层面意义重大。
居于前列的大型模型开发商正积极寻求英伟达GPU之外的替代方案，推动基础设施多元化发展，并致力于采纳以TPU为代表的专用AI芯片架构。
部分资料参考：《OpenAI要抛弃英伟达？紧急辟谣：转向谷歌TPU是乌龙，根本无部署计划》，中昊芯英科技：《OpenAI转向谷歌TPU，解耦英伟达开启AI专用算力芯片时代》，Andy730：《谷歌TPU战略布局：OpenAI合作重塑AI芯片格局》，复利猫的慢思考：《TPUvsGPU：OpenAI首次使用谷歌TPU推理》
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