Google TPU 成本僅為 OpenAI 五分之一，誰性價比最高？

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

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

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

目前一張英偉達 H100 芯片成本約 3,000 美元，但市價卻高達 2 萬至 3.5 萬美元；高毛利成為企業導入 AI 的沉重負擔。

與此同時，Google 的 TPU 不僅效能媲美英偉達，價格策略更具優勢，迅速吸引企業級用戶轉向。

API 價格比一比：Gemini 2.5 Pro 完勝 OpenAI o3

除了硬件，API 價格也是企業選擇 AI 平臺時的重要指標。

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

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

AI 生態系之戰：Google 走開放路線，OpenAI 偏重整合

此外，AI 的競爭早已不僅是模型強不強，更是誰的生態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：采用開放策略，透過 Agent-to-Agent 通訊協議、Agent Development Kit（ADK）與 Agentspace 平臺，打造開放式 AI 代理市集，促進多平臺 AI 互通。

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

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

模型實力對比：Gemini 穩定處理大資料，o3 強于邏輯推理

若從模型能力觀察，Gemini 2.5 Pro 擁有 100 萬字元（tokens）上下文容量，極適合處理大量文本資料、長篇內容生成等任務；而雖然 OpenAI o3 模型上下文容量為 20 萬字元，但其在邏輯推理、復雜任務處理方面表現卓越。

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

實際應用落地：Google 靠 Cloud 平臺推進，OpenAI 主攻 ChatGPT 擴張

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

OpenAI 則主攻全球普及路線，依賴 ChatGPT 與 Microsoft 365 Copilot 迅速滲透企業端與個人市場，月活用戶高達 8 億人次，生態壓力不容小覷。

企業 AI 導入選擇題：低成本 vs 成熟整合，怎么選？

在面對 AI 快速演進與成本壓力下，企業正處于選 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 服務的公司。

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

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

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

這一次，蘋果雖然在論文中沒有明確表示其完全沒有使用英偉達 GPU，但蘋果在描述其訓練 AFM 模型所用的 AI 基礎設施時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，這一細節確實暗示了蘋果有意選擇了谷歌的技術。

蘋果過去一直極少披露自己用于開發目的的硬件選擇，再考慮到英偉達 GPU 一直以來的行業領導地位，這一次蘋果公開選擇從英偉達 GPU 轉向擁抱谷歌 TPU 的舉措，極大可能會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 模型訓練時的高能效比，定將吸引大量尋求優化 AI 工作負載的企業。