【OpenAI洽購TPU】擬向Google買晶片擺脫Nvidia依賴 自研Jalapeno同步上陣 AI算力戰國時代降臨
據報道，OpenAI 正與 Google 洽談採購其自研 Tensor Processing Unit（TPU）人工智能晶片，意圖分散長期過度依賴 Nvidia 繪圖處理器（GPU）的風險。消息指雙方談判仍在進行中，具體採購規模、金額及供貨時間表尚未披露，OpenAI 及 Google 均未就報道正式回應。
六千億豪賭下 為何仍要「腳踏兩船」？
OpenAI 目前已與 Nvidia 訂立合作框架，承諾在 2030 年前投入約 6,000 億美元採購算力相關設備，雙方關係之深，更延伸至 Nvidia 為 OpenAI 旗下俄亥俄州資料中心項目提供逾 1,000 億美元的信貸支持，協助興建大型 AI 運算設施，相關項目涉及數以吉瓦計的運算容量，被視為現時規模最大的 AI 基建合作之一。在如此深度綁定之下，OpenAI 轉向洽購 Google TPU，被市場解讀為對沖單一供應商風險的務實之舉 — 隨著 ChatGPT 等產品用戶規模持續擴大，算力需求有增無減，單靠一家供應商恐怕已不足以支撐其擴張速度，一旦供應稍有延誤，都可能拖累新產品推出節奏。事實上，早於 2025 年年中，OpenAI 已開始透過 Google Cloud 租用 TPU 算力，是其首次大規模採用 Nvidia 以外的晶片方案，今次洽購屬於既有合作的延伸與深化，而非憑空而起的新決定。
| 關鍵角色 | 最新動態 | 洞察 |
|---|---|---|
| OpenAI | 洽購 Google TPU，同步研發自家晶片 Jalapeno | 算力來源多元化，降低議價依賴 |
| 已向 Anthropic、Apple、Citadel Securities 等外部客戶銷售 TPU，並透過 Fluidstack 等夥伴直接出售硬件 | TPU 從內部工具變身對外商業武器 | |
| Nvidia | 仍為 OpenAI 最大合作夥伴，承諾逾千億美元信貸支持俄亥俄資料中心 | 龍頭地位未變，但競爭壓力浮現 |
| Microsoft | 2026年10月推出自研晶片 Maia 300，目標取代部分 Nvidia 負載 | OpenAI主要股東亦加入自研賽道 |
自研晶片Jalapeno加速 雙線布局謀出路
除了洽購 Google TPU，OpenAI 亦正與晶片設計商 Broadcom 合作研發代號「Jalapeno」的自家晶片，由曾任職 Google TPU 團隊的工程師何塞（Richard Ho）領軍，目標於 2026 年內投入部署。公開資料顯示，Jalapeno 由設計到定案僅耗時約九個月，主要用於優化模型推理（inference）效率，而非訓練。與此同時，OpenAI 亦已張貼招聘廣告，物色工程人才協助在 TPU 架構上優化旗下模型運作，顯示其內部已著手為多元晶片生態做技術準備。多管齊下的布局，反映 OpenAI 不再將雞蛋放在同一個籃子，而是透過「外購 + 自研」雙線並行，分散供應鏈集中風險。
TPU商機急速膨脹 Google坐享漁人之利？
隨著 OpenAI 等大型客戶轉向採購 TPU，Google 的晶片生意亦水漲船高。市場分析估計，Google TPU 硬件銷售額將由 2026 年約 80 億美元，大幅攀升至 2027 年約 510 億美元，並於 2028 年進一步衝上約 1,040 億美元，增長速度遠超市場早前預期。這一估算建基於 Google 首度在季度業績中披露對外硬件銷售數據，顯示 TPU 業務正由「自用工具」蛻變為獨立的對外收入來源。若估算成真，Google 有望在 AI 晶片市場分得重要一席，對目前近乎壟斷高端 AI 晶片市場的 Nvidia 構成實質競爭壓力，亦為整個 AI 算力供應鏈帶來新的定價與議價格局。
當 OpenAI、Microsoft 紛紛尋求跳出 Nvidia 的「舒適區」，AI 晶片江湖的競爭版圖正在重寫。這場供應鏈多元化浪潮，究竟是科技巨頭未雨綢繆的理性選擇，還是算力軍備競賽白熱化的前奏？市場或需留待更多官方確認與財報數據，才能看清最終格局。
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