OpenAI近期表态，尽管试用了谷歌的TPU芯片，但短期内不会大规模部署。这家由微软支持的AI公司主要依赖英伟达GPU和AMD加速器进行模型训练与推理，原因是这两家公司的产品“性能经过验证”且“已有供应协议”。虽然OpenAI与谷歌云有合作，满足了基础设施需求，但并未大规模迁移算力至TPU。市场此前曾将潜在的TPU合作视为OpenAI寻求英伟达替代方案的信号，但OpenAI的表态凸显了现有芯片合作伙伴的黏性，以及超大规模部署新硬件的复杂性。

🧠 OpenAI证实正在试用谷歌的TPU芯片，但暂无规模化部署计划。TPU是谷歌专门为机器学习任务设计的定制化ASIC芯片，旨在加速神经网络的训练与推理。

💡 OpenAI将继续依赖英伟达GPU和AMDAI加速器，原因是这两家芯片厂商的产品“性能经过验证”且“已有供应协议”。

🤔 尽管与谷歌云有合作，但OpenAI短期内不会将大量算力迁移至TPU平台。此前，投资者和分析师将潜在的TPU合作视为OpenAI寻求英伟达替代方案的信号。

⚠️ OpenAI的表态凸显了现有芯片合作伙伴的黏性，以及超大规模部署新硬件的复杂性。在AI算力需求持续激增的背景下，OpenAI似乎更倾向于在现有GPU-TPU混合测试基础上逐步扩展，而非全面转向TPU架构。

尽管进行了初期测试，OpenAI表示不会大规模采用谷歌的TPU芯片。据报道，这家微软支持的AI公司证实正在试用Alphabet的部分张量处理单元，但暂无规模化部署计划。TPU芯片即tensor processing units，是谷歌专门为机器学习任务设计的定制化ASIC芯片，旨在加速神经网络的训练与推理。TPU采用数据流驱动架构，实现高效的矩阵乘法流水线计算，减少内存访问延迟。

OpenAI表示，将继续依赖英伟达GPU和AMDAI加速器来支持其模型训练与推理工作，理由是这两家芯片厂商的产品“性能经过验证”且“已有供应协议”。

上周末有媒体报道称OpenAI已开始在某些任务中使用谷歌AI芯片，但消息人士指出这些仅是低阶版本TPU，而谷歌最先进的芯片——专为Gemini大语言模型设计——仍保留自用。

虽然近期与谷歌云达成协议满足了OpenAI更广泛的基础设施需求，但该公司明确表示短期内不会将大量算力迁移至TPU平台。

投资者和分析师此前将潜在的TPU合作视为OpenAI寻求英伟达替代方案的风向标，摩根士丹利策略师甚至认为此举将有力验证谷歌硬件的市场竞争力。

然而OpenAI的表态凸显了现有芯片合作伙伴的黏性，以及超大规模部署新硬件的复杂性。在AI算力需求持续激增的背景下，OpenAI似乎更倾向于在现有GPU-TPU混合测试基础上逐步扩展，而非全面转向TPU架构。

OpenAI的芯片路线图向市场释放信号，表明英伟达和AMD仍将是其核心供应商，这可能限制谷歌AI硬件市场份额的增长空间——尽管其TPU技术不断进步。

投资者将密切关注OpenAI下一次基础设施更新及谷歌云财报，以捕捉TPU使用率变化或新供应商多元化迹象。