OpenAI拟采购谷歌TPU芯片，甲骨文2027年将提供TPU云服务

谷歌正推动其自研AI芯片TPU走出自有云体系，迈向更广阔的第三方市场。最新消息显示，OpenAI已进入实质性评估阶段，拟直接采购谷歌TPU芯片，而非仅限于租赁；与此同时，甲骨文宣布将于2027年在其云平台Oracle Cloud Infrastructure（OCI）上向客户开放TPU算力服务——这将是TPU首次登陆谷歌体系以外的主流超大规模云服务商平台。

这一系列动作背后，是谷歌对AI基础设施战略的显著调整：从过去强调“芯片+模型+云”一体化捆绑销售，转向通过合作伙伴扩大TPU触达范围，以争夺被英伟达长期主导的AI算力市场。

OpenAI作为英伟达最重要的客户之一，其潜在转向具有标志性意义。据The Information及多家信源披露，OpenAI早在2025年6月即开始租赁谷歌TPU用于特定任务，并在今年启动专项招聘，明确要求工程师“牵头将OpenAI最前沿的顶尖模型在TPU上完成优化工作”。岗位描述强调候选人需具备“TPU上真实业务负载优化经验”，涵盖训练与推理方向——表明其技术适配已进入工程化阶段，而不仅是概念验证。

值得注意的是，OpenAI与谷歌存在直接竞争关系：前者发布GPT系列模型，后者推出Gemini大模型；双方亦有合作——OpenAI模型已上架谷歌云，而谷歌云也托管OpenAI部分算力需求。尽管如此，商业现实促使双方在供应链层面寻求协同。一位接近交易的消息人士指出，该潜在采购若落地，将深化双方合作关系，但具体财务条款尚未敲定。

另一项关键进展来自甲骨文。该公司与谷歌于2026年10月27日正式官宣合作，甲骨文将直接采购TPU硬件，集成至OCI基础设施中，面向企业客户提供按需算力服务。此举打破了TPU此前仅限谷歌云内部使用的格局。甲骨文云负责人表示，该服务计划于2027年正式上线，初期将优先支持高复杂度AI应用部署场景。

值得玩味的是，谷歌云业务负责人托马斯·库里安（Thomas Kurian）曾在甲骨文任职超过20年，2018年底加入谷歌后主导云业务转型。此次合作被视为其推动“开放化”战略的关键落子：不再坚持封闭生态，而是借力既有渠道快速铺开TPU。正如资产管理公司Harding Loevner投资组合经理Uday Cheruvu所言：“谷歌过去非常擅长按自己的方式做事，但始终不太擅长服务客户。如今，这种思维方式已经发生改变。”

TPU的商业化提速并非偶然。谷歌自2013年起研发TPU，历经多代迭代，最新Ironwood架构在能效比上具备显著优势。行业研究机构SemiAnalysis测算，Ironwood TPU的拥有与运营成本较英伟达GB200服务器低约44%；谷歌云负责人库里安也在高盛会议上透露，采用自研芯片的AI服务器投资回收期仅为通用方案的一半，“因为我们能够优化整个技术体系”。

成本优势之外，谷歌还面临自身算力紧张的现实压力。Alphabet首席财务官Anat Ashkenazi在2026年7月财报会上坦言，在内部基础设施扩建期间，谷歌计划增加使用第三方算力作为过渡方案——这意味着其对外销售TPU既是扩张策略，也是缓解短期供需矛盾的务实选择。

市场对TPU收入预期迅速升温。TD Cowen预测，谷歌2026年下半年TPU销售额将达94亿美元，2027年跃升至625亿美元；富国银行则预估2026年Q3单季销售额约90亿美元，2027年达990亿美元。尽管谷歌二季度云营收为250亿美元，仍落后于AWS（420亿）与Azure（290亿），但其云业务同比增长82%，为三大云厂商中最快；分析师普遍预计Q3增速将进一步提升至约90%，TPU贡献正成为关键变量。

谷歌的策略转变也反映在客户结构拓展上。除OpenAI、甲骨文外，TPU已服务于Anthropic、苹果、Citadel证券等机构，并于2026年第二季度首次向Fluidstack等新兴云服务商交付TPU系统。这标志着TPU从“支撑谷歌自身AI训练”的内部工具，逐步演变为可对外输出的标准化产品。

然而挑战依然存在。一方面，英伟达凭借CUDA生态、软件栈成熟度及先发优势构筑了深厚护城河；OpenAI此前曾因试用TPU引发黄仁勋紧急介入，最终达成新一轮超1000亿美元信贷支持协议，承诺至2030年采购约6000亿美元英伟达服务器。另一方面，外部销售可能稀释谷歌云利润率——TPU硬件毛利虽高，但若以较低价格打包出售给云厂商，整体云服务毛利率或承压。

行业观察者认为，TPU的突围不在于全面替代GPU，而在于构建差异化路径：针对推理密集型、能效敏感型或特定模型架构（如Transformer优化）场景提供高性价比方案。随着更多客户如甲骨文接入，TPU生态有望形成“硬件开放+软件适配+场景定制”的新闭环。

目前，OpenAI尚未确认采购细节，甲骨文TPU服务亦处于部署前期。但可以确定的是，AI算力市场的“双雄格局”正在松动，一场围绕芯片、云与模型的深度竞合已悄然展开。谷歌能否借此打破英伟达的垄断，取决于其技术适配速度、生态建设能力与客户迁移意愿——而OpenAI的选择，将成为这场变革的第一个风向标。