OpenAI được cho là mua chip TPU của Google để giảm phụ thuộc vào Nvidia

OpenAI được cho là đang lên kế hoạch mua chip trí tuệ nhân tạo (AI) do Google tự phát triển, thay vì chỉ thuê như trước, nhằm đa dạng hóa nguồn cung chip khi nhu cầu tính toán cho các mô hình AI vẫn tăng rất nhanh. Dù vậy, cần nhấn mạnh ngay từ đầu: đây mới là thông tin được báo cáo, chưa phải một thỏa thuận đã được xác nhận.

Báo cáo nói gì về kế hoạch mua chip TPU của OpenAI

Theo báo cáo của The Information, được Reuters dẫn lại, OpenAI đang theo đuổi việc mua chip Tensor Processing Unit (TPU) của Google, dựa trên nguồn tin là một người nắm được vấn đề nhưng không nêu tên. Số lượng chip, giá trị hợp đồng và lịch giao hàng của thương vụ được cho là này đều chưa được công bố.

Phản ứng của hai bên cũng cho thấy thông tin vẫn chưa được chốt. OpenAI đã từ chối bình luận về báo cáo, còn Google chưa phản hồi yêu cầu bình luận. Vì vậy, kế hoạch này hiện chỉ nên được hiểu là một báo cáo, không nên được đọc như một hợp đồng đã ký hay một thương vụ đã hoàn tất.

Dù chưa được xác nhận, báo cáo vẫn đáng chú ý vì OpenAI không phải là cái tên mới với chip của Google: Reuters từng đưa tin vào tháng 6/2025 rằng OpenAI đã bắt đầu thuê chip AI của Google.

TPU là gì và vì sao OpenAI được cho là quan tâm tới loại chip này

TPU là viết tắt của Tensor Processing Unit, tức bộ xử lý tensor, loại chip mà Google tự thiết kế để phục vụ các tác vụ học máy. Google bắt đầu phát triển TPU từ năm 2016, ban đầu để tăng tốc các công việc tính toán nội bộ, sau đó mở rộng cho các mô hình AI. Điểm mạnh của TPU nằm ở khả năng thực hiện các phép tính ma trận quy mô lớn, phần việc cốt lõi khi huấn luyện và vận hành mô hình AI.

Nói một cách dễ hiểu cho người đọc phổ thông, nếu GPU của Nvidia là loại chip đồ họa mạnh, đa năng và được dùng rộng rãi cho AI, thì TPU là loại chip chuyên dụng hơn, được Google thiết kế riêng cho đúng dạng tính toán mà AI cần. Sự chuyên dụng này là lý do Google giới thiệu TPU như một lựa chọn hiệu quả hơn cho một số tác vụ AI, dù hiệu quả thực tế còn phụ thuộc vào từng mô hình.

Ý nghĩa cạnh tranh với Nvidia và chiến lược đa dạng hóa nguồn chip

Nvidia hiện là nhà cung cấp thống trị trong mảng chip tăng tốc AI, và OpenAI lâu nay vẫn là một trong những khách hàng GPU lớn nhất của hãng. Chính vì thế, báo cáo này được chú ý không chỉ vì bản thân thương vụ, mà vì nó cho thấy ngay cả khách hàng lớn nhất cũng muốn có thêm lựa chọn thứ hai.

Với OpenAI, việc có thêm nhà cung cấp mang lại ba lợi ích tiềm năng: giảm rủi ro phụ thuộc vào một kiến trúc chip duy nhất khi nguồn cung khan hiếm, có thêm đòn bẩy trong đàm phán về giá và lịch giao hàng, và phân bổ từng loại công việc cho loại chip phù hợp nhất. Đây cũng là hướng đi chung của ngành, khi Anthropic áp dụng chiến lược đa chip với chip Trainium của Amazon, TPU của Google, GPU của Nvidia và GPU của AMD.

Dù vậy, một kế hoạch mua chip của Google không đồng nghĩa với việc OpenAI rời bỏ Nvidia. Các báo cáo cho thấy OpenAI vẫn duy trì quan hệ rất lớn với Nvidia, chẳng hạn Nvidia đã đồng ý hỗ trợ tín dụng hơn 100 tỷ USD cho một dự án trung tâm dữ liệu tại Ohio mà OpenAI dự kiến thuê. Con số này thuộc về quan hệ hợp tác với Nvidia, không phải giá trị của thương vụ TPU được cho là.

Oracle đưa chip TPU thế hệ 8 lên đám mây từ năm 2027

Song song với báo cáo về OpenAI, một thông tin đã được xác nhận chính thức là việc Oracle đưa chip TPU của Google lên nền tảng đám mây của mình. Oracle và Google đã thông báo rằng chip TPU sẽ được cung cấp qua Oracle Cloud Infrastructure (OCI) từ năm 2027, theo lịch năm dương lịch. Đây là lần đầu tiên một nhà cung cấp đám mây siêu quy mô ngoài Google cho thuê chip TPU.

Thế hệ chip được nhắc tới trong hợp tác này là TPU thế hệ 8. Cụ thể, TPU 8t được thiết kế cho huấn luyện mô hình, và theo công bố của Oracle và Google, mang lại hiệu năng tính toán trên mỗi pod gần gấp 3 lần thế hệ trước. Trong khi đó, TPU 8i hướng tới suy luận và các tác vụ tác nhân AI. Cần lưu ý con số gần gấp 3 lần này là số liệu do hai công ty công bố, tính theo pod, và chưa có bài kiểm tra độc lập đi kèm.

Về cách triển khai, Oracle sẽ cung cấp hạ tầng trung tâm dữ liệu gồm mạng, điện năng và làm mát để vận hành các cụm TPU ở quy mô lớn. Tuy nhiên, quy mô triển khai ban đầu, tháng triển khai, khu vực áp dụng và mức giá đều chưa được công bố. Vì vậy, mốc năm 2027 nên được hiểu là khung thời gian bắt đầu theo năm dương lịch, với lộ trình tăng dần trong nhiều năm.

Cần chờ xác nhận điều gì trước khi kết luận

Trước khi xem đây là một bước ngoặt đã hoàn tất, người đọc nên chờ ba xác nhận: OpenAI hoặc Google có lên tiếng xác nhận kế hoạch mua chip hay không; các điều khoản cơ bản như số lượng, giá trị và lịch giao hàng có được công bố hay không; và OpenAI sẽ mua thế hệ TPU nào, dùng cho huấn luyện, suy luận hay cả hai.

Trong lúc chờ đợi, cách đọc thận trọng nhất là tách bạch hai tầng thông tin: tầng đã xác nhận là Oracle đưa TPU thế hệ 8 lên OCI từ năm 2027, tầng chưa xác nhận là kế hoạch mua chip TPU của OpenAI. Gộp hai tầng này lại sẽ dễ gây hiểu lầm rằng thương vụ đã chốt.

Nếu báo cáo cuối cùng được xác nhận, thị trường chip AI sẽ có thêm một tín hiệu rõ ràng: các khách hàng lớn nhất không còn muốn đặt toàn bộ tương lai vào một nhà cung cấp duy nhất. Còn nếu báo cáo không thành hiện thực, nó vẫn phản ánh đúng áp lực mà các phòng thí nghiệm AI đang đối mặt: nhu cầu tính toán quá lớn và nguồn cung quá căng. Dù theo kịch bản nào, diễn biến đáng theo dõi nhất vẫn là tuyên bố chính thức từ OpenAI và Google.

Nguồn tham khảo: Báo cáo về kế hoạch mua chip TPU của OpenAI (thông tin chưa được OpenAI và Google xác nhận chính thức); thông báo hợp tác Oracle – Google về chip TPU trên Oracle Cloud Infrastructure.