Google TPU 成本僅為 OpenAI 五分之一，誰(shuí)性?xún)r(jià)比最高？

在生成式 AI 競爭白熱化的時(shí)代，成本與效率成為企業(yè)導入 AI 的核心考量。 Google 近期以自研的 TPU（張量處理單元）強勢進(jìn)軍 AI 市場(chǎng)，掀起一場(chǎng) AI 算力的價(jià)格革命，矛頭直指目前仍依賴(lài)英偉達高價(jià) GPU 的 OpenAI。

Google TPU 登場(chǎng)：AI 算力成本壓到只剩 OpenAI 的 20%

據報導，相較于 OpenAI 仰賴(lài)的英偉達 GPU（如 H100、A100），Google 的 TPU 成本只有其五分之一。在同樣或更優(yōu)的 AI 效能下，能大幅降低算力支出，讓企業(yè)能以更低成本建構生成式 AI 服務(wù)。

目前一張英偉達 H100 芯片成本約 3,000 美元，但市價(jià)卻高達 2 萬(wàn)至 3.5 萬(wàn)美元；高毛利成為企業(yè)導入 AI 的沉重負擔。

與此同時(shí)，Google 的 TPU 不僅效能媲美英偉達，價(jià)格策略更具優(yōu)勢，迅速吸引企業(yè)級用戶(hù)轉向。

API 價(jià)格比一比：Gemini 2.5 Pro 完勝 OpenAI o3

除了硬件，API 價(jià)格也是企業(yè)選擇 AI 平臺時(shí)的重要指標。

Google 的 Gemini 2.5 Pro 在價(jià)格上遠低于 OpenAI 的 o3 模型，不但輸入價(jià)格便宜 8 倍；輸出價(jià)格也便宜 4 倍。

這使許多中小型企業(yè)得以以較低預算導入生成式 AI，加速內部流程自動(dòng)化與內容生成應用。

AI 生態(tài)系之戰：Google 走開(kāi)放路線(xiàn)，OpenAI 偏重整合

此外，AI 的競爭早已不僅是模型強不強，更是誰(shuí)的生態(tài)系統完整且容易接入，而 Google 和 OpenAI 的策略，宛如兩條截然不同的賽道。

Google：采用開(kāi)放策略，透過(guò) Agent-to-Agent 通訊協(xié)議、Agent Development Kit（ADK）與 Agentspace 平臺，打造開(kāi)放式 AI 代理市集，促進(jìn)多平臺 AI 互通。

OpenAI：深度整合微軟，與 Azure、Office 365 等服務(wù)緊密結合，強調一體化、穩定、快速上手的企業(yè)應用體驗。

這兩種策略代表 AI 即服務(wù)（AI-as-a-Service）市場(chǎng)中的兩大方向，也讓企業(yè)需根據需求選擇適合的合作伙伴。

模型實(shí)力對比：Gemini 穩定處理大資料，o3 強于邏輯推理

若從模型能力觀(guān)察，Gemini 2.5 Pro 擁有 100 萬(wàn)字元（tokens）上下文容量，極適合處理大量文本資料、長(cháng)篇內容生成等任務(wù)；而雖然 OpenAI o3 模型上下文容量為 20 萬(wàn)字元，但其在邏輯推理、復雜任務(wù)處理方面表現卓越。

值得注意的是，根據 OpenAI 自家資料，o3 的幻覺(jué)率為前代的兩倍，對金融、醫療等高精準領(lǐng)域而言存在風(fēng)險。而 Google Gemini 則主打的穩定性與預測性，則更符合企業(yè)對安全性的期待。

實(shí)際應用落地：Google 靠 Cloud 平臺推進(jìn)，OpenAI 主攻 ChatGPT 擴張

導入 AI 的最終目的在于提升業(yè)務(wù)效率。 Google 透過(guò)將 Gemini 整合至 Google Cloud 與 Vertex AI，提供企業(yè)快速建置、延伸既有云端架構的能力。像 Wendy's、Wayfair (W-US ) 等大型企業(yè)已開(kāi)始導入。

OpenAI 則主攻全球普及路線(xiàn)，依賴(lài) ChatGPT 與 Microsoft 365 Copilot 迅速滲透企業(yè)端與個(gè)人市場(chǎng)，月活用戶(hù)高達 8 億人次，生態(tài)壓力不容小覷。

企業(yè) AI 導入選擇題：低成本 vs 成熟整合，怎么選？

在面對 AI 快速演進(jìn)與成本壓力下，企業(yè)正處于選 Google，還是選 OpenAI 的十字路口：Google 的 TPU 大幅壓低算力成本，適合預算有限或初期建置 AI 服務(wù)的公司。

然而，OpenAI 在使用體驗與整合度上仍具明顯優(yōu)勢，特別是在微軟 Azure、Office 365 環(huán)境下的企業(yè)，部署與管理都更加順手。

去年 8 月，蘋(píng)果公司發(fā)布了一篇研究論文，論文顯示蘋(píng)果公司使用了谷歌開(kāi)發(fā)的 TPU 芯片而非英偉達的 GPU 芯片來(lái)訓練其人工智能系統「蘋(píng)果智能」（Apple Intelligence）中的 AI 模型 Apple Foundation Model（簡(jiǎn)稱(chēng) AFM）。蘋(píng)果公布其使用了 2048 片 TPUv5p 芯片來(lái)訓練擁有 27.3 億參數的設備端模型 AFM-on-device ，以及 8192 片 TPUv4 芯片來(lái)訓練其為私有云計算環(huán)境量身定制的大型服務(wù)器端模型 AFM-server。

蘋(píng)果放棄英偉達 GPU 轉向谷歌 TPU 的戰略選擇，在科技界投下了一枚震撼彈，英偉達股價(jià)應聲下跌超 7%，創(chuàng )下近三個(gè)月最大跌幅，市值蒸發(fā) 1930 億美元。蘋(píng)果此次選擇依賴(lài)谷歌的云基礎設施、使用谷歌 TPU 進(jìn)行其 AI 模型訓練，充分反映了科技巨頭們在尖端 AI 訓練方面開(kāi)始尋求更多元化的解決方案的趨勢。

這一次，蘋(píng)果雖然在論文中沒(méi)有明確表示其完全沒(méi)有使用英偉達 GPU，但蘋(píng)果在描述其訓練 AFM 模型所用的 AI 基礎設施時(shí)詳細分享了使用谷歌 TPU 的很多數量、配置及性能細節，而刻意忽略了對英偉達硬件的任何提及，這一細節確實(shí)暗示了蘋(píng)果有意選擇了谷歌的技術(shù)。

蘋(píng)果過(guò)去一直極少披露自己用于開(kāi)發(fā)目的的硬件選擇，再考慮到英偉達 GPU 一直以來(lái)的行業(yè)領(lǐng)導地位，這一次蘋(píng)果公開(kāi)選擇從英偉達 GPU 轉向擁抱谷歌 TPU 的舉措，極大可能會(huì )激勵其他科技公司探索英偉達 GPU 之外的替代方案，TPU 的強大性能和用于 AI 模型訓練時(shí)的高能效比，定將吸引大量尋求優(yōu)化 AI 工作負載的企業(yè)。