Google TPU 成本仅为 OpenAI 五分之一，谁性价比最高？

在生成式 AI 竞争白热化的时代，成本与效率成为企业导入 AI 的核心考量。 Google 近期以自研的 TPU（张量处理单元）强势进军 AI 市场，掀起一场 AI 算力的价格革命，矛头直指目前仍依赖英伟达高价 GPU 的 OpenAI。

Google TPU 登场：AI 算力成本压到只剩 OpenAI 的 20%

据报导，相较于 OpenAI 仰赖的英伟达 GPU（如 H100、A100），Google 的 TPU 成本只有其五分之一。在同样或更优的 AI 效能下，能大幅降低算力支出，让企业能以更低成本建构生成式 AI 服务。

目前一张英伟达 H100 芯片成本约 3,000 美元，但市价却高达 2 万至 3.5 万美元；高毛利成为企业导入 AI 的沉重负担。

与此同时，Google 的 TPU 不仅效能媲美英伟达，价格策略更具优势，迅速吸引企业级用户转向。

API 价格比一比：Gemini 2.5 Pro 完胜 OpenAI o3

除了硬件，API 价格也是企业选择 AI 平台时的重要指标。

Google 的 Gemini 2.5 Pro 在价格上远低于 OpenAI 的 o3 模型，不但输入价格便宜 8 倍；输出价格也便宜 4 倍。

这使许多中小型企业得以以较低预算导入生成式 AI，加速内部流程自动化与内容生成应用。

AI 生态系之战：Google 走开放路线，OpenAI 偏重整合

此外，AI 的竞争早已不仅是模型强不强，更是谁的生态系统完整且容易接入，而 Google 和 OpenAI 的策略，宛如两条截然不同的赛道。

Google：采用开放策略，透过 Agent-to-Agent 通讯协议、Agent Development Kit（ADK）与 Agentspace 平台，打造开放式 AI 代理市集，促进多平台 AI 互通。

OpenAI：深度整合微软，与 Azure、Office 365 等服务紧密结合，强调一体化、稳定、快速上手的企业应用体验。

这两种策略代表 AI 即服务（AI-as-a-Service）市场中的两大方向，也让企业需根据需求选择适合的合作伙伴。

模型实力对比：Gemini 稳定处理大资料，o3 强于逻辑推理

若从模型能力观察，Gemini 2.5 Pro 拥有 100 万字元（tokens）上下文容量，极适合处理大量文本资料、长篇内容生成等任务；而虽然 OpenAI o3 模型上下文容量为 20 万字元，但其在逻辑推理、复杂任务处理方面表现卓越。

值得注意的是，根据 OpenAI 自家资料，o3 的幻觉率为前代的两倍，对金融、医疗等高精准领域而言存在风险。而 Google Gemini 则主打的稳定性与预测性，则更符合企业对安全性的期待。

实际应用落地：Google 靠 Cloud 平台推进，OpenAI 主攻 ChatGPT 扩张

导入 AI 的最终目的在于提升业务效率。 Google 透过将 Gemini 整合至 Google Cloud 与 Vertex AI，提供企业快速建置、延伸既有云端架构的能力。像 Wendy's、Wayfair (W-US ) 等大型企业已开始导入。

OpenAI 则主攻全球普及路线，依赖 ChatGPT 与 Microsoft 365 Copilot 迅速渗透企业端与个人市场，月活用户高达 8 亿人次，生态压力不容小觑。

企业 AI 导入选择题：低成本 vs 成熟整合，怎么选？

在面对 AI 快速演进与成本压力下，企业正处于选 Google，还是选 OpenAI 的十字路口：Google 的 TPU 大幅压低算力成本，适合预算有限或初期建置 AI 服务的公司。

然而，OpenAI 在使用体验与整合度上仍具明显优势，特别是在微软 Azure、Office 365 环境下的企业，部署与管理都更加顺手。

去年 8 月，苹果公司发布了一篇研究论文，论文显示苹果公司使用了谷歌开发的 TPU 芯片而非英伟达的 GPU 芯片来训练其人工智能系统「苹果智能」（Apple Intelligence）中的 AI 模型 Apple Foundation Model（简称 AFM）。苹果公布其使用了 2048 片 TPUv5p 芯片来训练拥有 27.3 亿参数的设备端模型 AFM-on-device ，以及 8192 片 TPUv4 芯片来训练其为私有云计算环境量身定制的大型服务器端模型 AFM-server。

苹果放弃英伟达 GPU 转向谷歌 TPU 的战略选择，在科技界投下了一枚震撼弹，英伟达股价应声下跌超 7%，创下近三个月最大跌幅，市值蒸发 1930 亿美元。苹果此次选择依赖谷歌的云基础设施、使用谷歌 TPU 进行其 AI 模型训练，充分反映了科技巨头们在尖端 AI 训练方面开始寻求更多元化的解决方案的趋势。

这一次，苹果虽然在论文中没有明确表示其完全没有使用英伟达 GPU，但苹果在描述其训练 AFM 模型所用的 AI 基础设施时详细分享了使用谷歌 TPU 的很多数量、配置及性能细节，而刻意忽略了对英伟达硬件的任何提及，这一细节确实暗示了苹果有意选择了谷歌的技术。

苹果过去一直极少披露自己用于开发目的的硬件选择，再考虑到英伟达 GPU 一直以来的行业领导地位，这一次苹果公开选择从英伟达 GPU 转向拥抱谷歌 TPU 的举措，极大可能会激励其他科技公司探索英伟达 GPU 之外的替代方案，TPU 的强大性能和用于 AI 模型训练时的高能效比，定将吸引大量寻求优化 AI 工作负载的企业。