OpenAI 澄清晶片傳聞：正在測 Google TPU，但短期不大規模部署

前幾天科技圈有個傳聞傳得沸沸揚揚：為了填飽算力黑洞，OpenAI 打算向死對頭 Google 借兵，採購後者的 TPU 晶片。聽到這個風聲，大家第一反應都是 Nvidia 的護城河是不是要被撬動了。

不過 OpenAI 很快出面澆了冷水。公司發言人對路透社明確表態，他們確實在對 Google 的 TPU 進行早期測試，但目前完全沒有大規模部署的計劃。也就是說，嚐鮮歸嚐鮮，家裡的主力頂梁柱依然得是 Nvidia。

測歸測，換芯沒那麼簡單

這起風波源自 The Information 的一篇報道，稱 OpenAI 正在調研引入 Google TPU 來應對日益暴漲的算力需求。

但這在晶片行業其實是常規操作。任何一家大模型團隊都會把市面上能買到的算力晶片摸一遍，可真要大規模上線跑生產環境，牽涉到的底層架構遷移和軟體生態重寫，成本往往大得驚人。

目前 OpenAI 的算力主力依然牢牢綁在 Nvidia 的 GPU 上，邊角料需求則分流給 AMD。路透社 6 月還爆出 OpenAI 採購了 Google Cloud 的雲算力，雖然兩個對手握手讓人意外，但 OpenAI 最核心的算力支撐，其實絕大部分還是來自 CoreWeave 這類專精 GPU 的算力服務商。

真正的備胎在臺積電的工廠裡

相比借用對手的 TPU，OpenAI 真正把心思花在自研晶片上。

業內訊息顯示，OpenAI 正在聯手博通和台積電打磨自己的第一顆 AI 定製晶片，預計今年晚些時候就能走到流片（tape-out）的關鍵階段。據臺灣《工商時報》報道，這顆自研晶片最早可能在 2025 年第四季度正式登場。

反觀 Google，最近正把過去捂得嚴嚴實實的 TPU 賣力推給外部大客戶。蘋果已經接入，就連 OpenAI 的兩個強勁對手 Anthropic 以及由 OpenAI 前高管創辦的 Safe Superintelligence，也都在用 Google 的 TPU 跑模型。

為什麼重要

我們認為，OpenAI 這次特意公開澄清「不大規模採用 TPU」，本質上是一場在聚光燈下的算力外交博弈。

對行業來說，它直接打消了外界對 Nvidia 鐵王座短期動搖的猜測。大模型廠商被 Nvidia 的高昂定價壓得喘不過氣，大家都在想方設法找備選方案，但現實很骨感：CUDA 構築的軟體護城河依然深不見底。哪怕是 OpenAI，短時間內也根本無法擺脫對 Nvidia 生態的重度依賴。

對使用者而言，這也說明 OpenAI 依然在不計成本地保障模型的穩定迭代。把核心算力押在成熟的 GPU 架構上，能最大程度避免因為跨硬體平臺遷移而導致的訓練變慢或服務中斷。

但長期來看，給死對頭打工買晶片畢竟不是長久之計。讓 TPU 進門跑跑早期測試，既能摸摸 Google 的底細，也能作為敲打供應商的籌碼；而真正的底牌，看起來還是今年底即將流片的那顆自研晶片。在自研晶片真正點亮之前，OpenAI 依然只能一邊咬著牙給黃仁勳送錢，一邊小心翼翼地平衡各方算力勢能。