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芝能智芯出品

圍繞谷歌TPU與OpenAI之間的關(guān)系，AI算力資源配置、供應(yīng)商格局及市場(chǎng)走向的微妙博弈正在展開。

盡管媒體曾傳出OpenAI將大規(guī)模采用谷歌TPU取代英偉達(dá)GPU的消息，但事實(shí)并非如此。OpenAI只是小規(guī)模測(cè)試，并未形成大規(guī)模轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)。

在芯片性能、供應(yīng)協(xié)議、基礎(chǔ)設(shè)施兼容性及部署成本的多重因素牽引下，OpenAI仍堅(jiān)定維持英偉達(dá)和AMD為主的技術(shù)路徑。

谷歌TPU在云服務(wù)層面逐漸開放，但距離真正撼動(dòng)現(xiàn)有算力格局仍有障礙。

Part 1TPU測(cè)試的局部探索與AI基礎(chǔ)設(shè)施選擇的慣性

關(guān)于OpenAI是否將在模型訓(xùn)練與推理中轉(zhuǎn)向谷歌TPU，市場(chǎng)有過激烈猜測(cè)，但實(shí)際進(jìn)展遠(yuǎn)沒有那么迅猛。

OpenAI明確表示，雖然在內(nèi)部對(duì)TPU進(jìn)行測(cè)試，但并無大規(guī)模部署計(jì)劃，未來算力支撐仍以英偉達(dá)GPU與少量AMD加速器為主。

現(xiàn)階段，TPU僅在特定任務(wù)或試驗(yàn)場(chǎng)景中被使用，其實(shí)質(zhì)影響有限。這種謹(jǐn)慎態(tài)度背后，是對(duì)硬件生態(tài)、部署效率和平臺(tái)遷移成本的深刻權(quán)衡。

OpenAI的大模型訓(xùn)練任務(wù)以極高的并行度和穩(wěn)定性為要求，已深度集成在CUDA、NCCL等英偉達(dá)生態(tài)下，切換至TPU不僅意味著代碼層重構(gòu)，還涉及部署工具鏈和數(shù)據(jù)流管理邏輯的根本變更。

再加上與英偉達(dá)長(zhǎng)期的供應(yīng)協(xié)議保障了芯片優(yōu)先交付，對(duì)OpenAI而言，貿(mào)然切換硬件平臺(tái)可能得不償失。

從現(xiàn)階段情況來看，OpenAI雖然在谷歌云上采購(gòu)了一定的TPU服務(wù)，但使用的多是相對(duì)基礎(chǔ)版本。

谷歌用于自家Gemini大模型的最新一代TPU并未對(duì)OpenAI開放，TPU仍未脫離“自研自用”的影子，谷歌雖試圖推動(dòng)其商業(yè)化，但高性能算力資源的調(diào)配仍然偏向內(nèi)部?jī)?yōu)先。

在AI芯片部署策略上，OpenAI采取多元試探、以主帶輔的方式，反映出當(dāng)前大型AI企業(yè)對(duì)異構(gòu)計(jì)算資源的結(jié)構(gòu)性依賴及對(duì)平臺(tái)穩(wěn)定性的重視。

盡管TPU在某些矩陣計(jì)算任務(wù)上具有效率優(yōu)勢(shì)，但OpenAI不愿放棄其在GPU平臺(tái)上多年積累的優(yōu)化成果和系統(tǒng)穩(wěn)定性。

Part 2谷歌TPU的“出圈”嘗試與生態(tài)突破的挑戰(zhàn)

谷歌TPU的誕生源于對(duì)自家AI服務(wù)日益增長(zhǎng)的算力需求，設(shè)計(jì)上聚焦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與推理，采用數(shù)據(jù)流架構(gòu)和矩陣乘法加速單元，以應(yīng)對(duì)大模型帶來的計(jì)算挑戰(zhàn)。

長(zhǎng)期以來，TPU主要服務(wù)于谷歌內(nèi)部應(yīng)用，如Gemini、搜索、地圖與相冊(cè)等，為數(shù)十億用戶提供支撐。

直到近期，谷歌才正式將TPU商業(yè)化，向外部客戶開放，意圖打造更具競(jìng)爭(zhēng)力的AI基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)。

在英偉達(dá)GPU全球短缺、訓(xùn)練成本高企的背景下，TPU商業(yè)化不僅有望帶來新增營(yíng)收，也被視為谷歌削弱英偉達(dá)壟斷地位的關(guān)鍵一步。

但挑戰(zhàn)不容忽視。TPU目前原生支持TensorFlow與JAX，并逐步兼容PyTorch，然而在后者主導(dǎo)的大模型生態(tài)中，GPU早已形成完整的工具鏈與開發(fā)習(xí)慣。

從模型微調(diào)到并行編排，再到部署優(yōu)化，GPU生態(tài)具備高度成熟度。對(duì)于已深度綁定GPU的公司（如OpenAI、Anthropic、Meta等），轉(zhuǎn)向TPU意味著整體訓(xùn)練架構(gòu)、工具體系甚至底層邏輯的重構(gòu)，遷移成本高，周期長(zhǎng)，存在上線節(jié)奏受擾風(fēng)險(xiǎn)。

TPU的部署策略仍顯保守。目前在北美、歐洲及亞洲部分區(qū)域開放了v5p、v5e與Trillium等版本，但在全球資源覆蓋、彈性調(diào)度能力、隔離保障等方面尚難與英偉達(dá)的體系匹敵。

同時(shí)，TPU平臺(tái)在開放程度上仍有限，例如支撐Gemini的Trillium尚未全面外放，進(jìn)一步限制了其在超大模型訓(xùn)練市場(chǎng)的滲透。

盡管已有部分客戶（如蘋果、Anthropic）開始試用TPU，但多基于資源冗余或特定任務(wù)考量，尚未形成穩(wěn)定的替代趨勢(shì)。

作為AI芯片領(lǐng)域的后來者，TPU雖具技術(shù)優(yōu)勢(shì)，但要完成從內(nèi)部算力工具到通用云平臺(tái)的躍遷，仍需解決生態(tài)適配、用戶心智切換與工具鏈完備性等關(guān)鍵問題。

盡管其開放力度在增強(qiáng)，但在如OpenAI等核心客戶中尚未建立持續(xù)影響力。

在短期內(nèi)，AI計(jì)算架構(gòu)仍將以GPU為主，TPU與其他加速器為輔，除非出現(xiàn)支持跨平臺(tái)、標(biāo)準(zhǔn)化開發(fā)的新一代開源工具與部署框架，市場(chǎng)格局才有可能被真正撼動(dòng)。

當(dāng)前TPU在產(chǎn)業(yè)中的角色更接近于高性能補(bǔ)充，而非主導(dǎo)變革者。若谷歌希望TPU實(shí)現(xiàn)規(guī)�；�突圍，不僅需在性能上持續(xù)突破，更應(yīng)在生態(tài)聯(lián)通、開發(fā)體驗(yàn)與平臺(tái)開放性上對(duì)標(biāo)英偉達(dá)。

AI芯片之爭(zhēng)，遠(yuǎn)未見終局，而TPU的真正戰(zhàn)斗，也才剛剛開始。

小結(jié)

從OpenAI試用TPU但并未大規(guī)模采用的表態(tài)可以看出，在超大規(guī)模AI公司中，芯片合作伙伴的選擇并非僅由性能決定，更受制于部署慣性、生態(tài)整合度及供應(yīng)關(guān)系的粘性。

OpenAI仍將英偉達(dá)作為核心依賴，部分采用AMD作為補(bǔ)充，并開始嘗試自研芯片，為未來可能的算力擴(kuò)張與降本做準(zhǔn)備。

       原文標(biāo)題 : OpenAI進(jìn)行TPU測(cè)試：AI芯片市場(chǎng)格局正在變化