OpenAI đang âm thầm chuyển sang đa dạng hóa cơ sở phần cứng của mình — và điều đó có thể tạo ra tác động lan tỏa vượt ra ngoài AI sang cơ sở hạ tầng tiền điện tử và kinh tế trung tâm dữ liệu.
Các điểm chính
- Theo The Information, OpenAI dự định mua các đơn vị xử lý tensor (TPUs) của Google, một động thái sẽ giảm sự phụ thuộc nặng nề vào Nvidia – nhà cung cấp thống trị thúc đẩy phần lớn làn sóng AI gần đây. Cả hai công ty đều chưa xác nhận giao dịch này; giá cả, số lượng và thời gian giao hàng vẫn chưa được tiết lộ.
- TPUs là các chip do Google thiết kế, được tối ưu hóa cho các phép toán cốt lõi của các mô hình AI. Google lần đầu tiên tiết lộ TPUs vào năm 2016 và kể từ đó đã liên tục phát triển các thế hệ mới. Các báo cáo vào tháng 6 năm 2025 cho biết OpenAI đã bắt đầu thuê TPUs để thử nghiệm sớm; một khoản mua hàng sẽ đại diện cho quyền sở hữu hoàn toàn thay vì thuê theo giờ.
- Bằng chứng hỗ trợ các báo cáo: OpenAI đã đăng tin tuyển dụng tại San Francisco tìm kiếm một kỹ sư để dẫn dắt việc tối ưu hóa các mô hình tiên tiến của họ trên TPUs – công việc tập trung vào các trình biên dịch và phần mềm cấp thấp khác cần thiết khi chuyển đổi kiến trúc chip.
- Richard Ho, người phụ trách phần cứng của OpenAI, trước đây đã làm việc gần chín năm tại Google và là người dẫn đầu dự án Cloud TPU — càng tăng thêm tính hợp lý cho sự chuyển đổi này.
Vị trí của điều này trong cuộc đua compute rộng lớn hơn
- Nvidia vẫn là đối tác chính của OpenAI. Vào tháng 9 năm 2025, Nvidia đã ký một thư ý định đầu tư lên đến 100 tỷ USD khi OpenAI triển khai ít nhất 10 gigawatt hệ thống của Nvidia; một gigawatt tương đương một tỷ watt và là đơn vị mà các nhà xây dựng trung tâm dữ liệu sử dụng để xác định quy mô dự án. Cuối cùng, Nvidia đã đầu tư 30 tỷ USD vào vòng gọi vốn của OpenAI.
- AMD cũng đưa ra một đề xuất: hai tuần sau thư ý định của Nvidia, AMD đã cấp cho OpenAI quyền mua lên đến 160 triệu cổ phiếu AMD (khoảng 10% cổ phần của AMD) gắn với việc OpenAI triển khai 6 gigawatt chip AMD.
- OpenAI cũng đang phát triển chip riêng của mình. Vào tháng Sáu, họ đã giới thiệu Jalapeño, một chip suy luận tùy chỉnh được xây dựng cùng Broadcom và dự kiến triển khai ban đầu vào cuối năm 2026.
Google và các đối thủ tiếp tục mở rộng năng lực TPU
- Google đã giới thiệu hai TPU thế hệ thứ tám (8t để đào tạo, 8i để suy luận) vào tháng Tư; Google so sánh hiệu năng của chúng với TPU thế hệ trước là Ironwood, chứ không phải phần cứng của Nvidia.
- Anthropic, đối thủ chính của OpenAI, đã ký kết thỏa thuận với Google và Broadcom vào tháng Tư về việc cung cấp nhiều gigawatt công suất TPU thế hệ tiếp theo dự kiến bắt đầu từ năm 2027.
- CFO của Alphabet cho biết công ty đã bắt đầu giao hệ thống TPU đến trung tâm dữ liệu của khách hàng trong quý II, và Google Cloud đã bắt đầu cung cấp quyền truy cập bản xem trước riêng cho một số khách hàng vào GPT-6 của OpenAI vào tuần trước.
Tại sao người đọc về tiền điện tử nên quan tâm
Nhu cầu ngày càng tăng của AI đối với các con chip được thiết kế chuyên dụng đang thay đổi cách thức mua sắm trung tâm dữ liệu, cam kết về điện năng và sự cân bằng cạnh tranh giữa các nhà sản xuất chip—những yếu tố cũng ảnh hưởng đến cơ sở hạ tầng tiền mã hóa. Các triển khai AI quy mô lớn ảnh hưởng đến khả năng cung cấp và giá cả của GPU, việc kết nối vào lưới điện và các quyết định về bất động sản cho các triển khai quy mô siêu lớn có thể được tái sử dụng cho nhiều loại công việc tính toán khác nhau.
- Nếu các công ty AI lớn chuyển một phần nhu cầu sang TPUs và chip tùy chỉnh, điều đó có thể giảm áp lực lên thị trường GPU (liên quan đến các nhóm vẫn phụ thuộc vào GPU để mô phỏng blockchain, vận hành nút mạng hoặc khai thác trong một số trường hợp). Điều này cũng làm nổi bật một xu hướng ngành: các hệ thống tích hợp dọc (chip sở hữu + phần mềm) đang trở thành yếu tố khác biệt — một mô hình mà các dự án tiền điện tử nên theo dõi khi lên kế hoạch cơ sở hạ tầng và đối tác.
Tóm lại: Nếu xác thực, OpenAI đang tìm cách mua trực tiếp các TPUs của Google — đây sẽ là một động thái chiến lược nhằm đa dạng hóa nhà cung cấp tính toán, tăng tốc khả năng kiểm soát chuỗi hiệu năng và thay đổi cách thức phân bổ tài nguyên cho các hệ thống AI quy mô lớn. Đối với hệ sinh thái tiền mã hóa, động thái này quan trọng vì sự khan hiếm tính toán, cam kết năng lượng và cạnh tranh chip đều ảnh hưởng đến kinh tế và logistics của cơ sở hạ tầng phân phối quy mô lớn.
Các điểm chính
- Theo The Information, OpenAI dự định mua các đơn vị xử lý tensor (TPUs) của Google, một động thái sẽ giảm sự phụ thuộc nặng nề vào Nvidia – nhà cung cấp thống trị thúc đẩy phần lớn làn sóng AI gần đây. Cả hai công ty đều chưa xác nhận giao dịch này; giá cả, số lượng và thời gian giao hàng vẫn chưa được tiết lộ.
- TPUs là các chip do Google thiết kế, được tối ưu hóa cho các phép toán cốt lõi của các mô hình AI. Google lần đầu tiên tiết lộ TPUs vào năm 2016 và kể từ đó đã liên tục phát triển các thế hệ mới. Các báo cáo vào tháng 6 năm 2025 cho biết OpenAI đã bắt đầu thuê TPUs để thử nghiệm sớm; một khoản mua hàng sẽ đại diện cho quyền sở hữu hoàn toàn thay vì thuê theo giờ.
- Bằng chứng hỗ trợ các báo cáo: OpenAI đã đăng tin tuyển dụng tại San Francisco tìm kiếm một kỹ sư để dẫn dắt việc tối ưu hóa các mô hình tiên tiến của họ trên TPUs – công việc tập trung vào các trình biên dịch và phần mềm cấp thấp khác cần thiết khi chuyển đổi kiến trúc chip.
- Richard Ho, người phụ trách phần cứng của OpenAI, trước đây đã làm việc gần chín năm tại Google và là người dẫn đầu dự án Cloud TPU — càng tăng thêm tính hợp lý cho sự chuyển đổi này.
Vị trí của điều này trong cuộc đua compute rộng lớn hơn
- Nvidia vẫn là đối tác chính của OpenAI. Vào tháng 9 năm 2025, Nvidia đã ký một thư ý định đầu tư lên đến 100 tỷ USD khi OpenAI triển khai ít nhất 10 gigawatt hệ thống của Nvidia; một gigawatt tương đương một tỷ watt và là đơn vị mà các nhà xây dựng trung tâm dữ liệu sử dụng để xác định quy mô dự án. Cuối cùng, Nvidia đã đầu tư 30 tỷ USD vào vòng gọi vốn của OpenAI.
- AMD cũng đưa ra một đề xuất: hai tuần sau thư ý định của Nvidia, AMD đã cấp cho OpenAI quyền mua lên đến 160 triệu cổ phiếu AMD (khoảng 10% cổ phần của AMD) gắn với việc OpenAI triển khai 6 gigawatt chip AMD.
- OpenAI cũng đang phát triển chip riêng của mình. Vào tháng Sáu, họ đã giới thiệu Jalapeño, một chip suy luận tùy chỉnh được xây dựng cùng Broadcom và dự kiến triển khai ban đầu vào cuối năm 2026.
Google và các đối thủ tiếp tục mở rộng năng lực TPU
- Google đã giới thiệu hai TPU thế hệ thứ tám (8t để đào tạo, 8i để suy luận) vào tháng Tư; Google so sánh hiệu năng của chúng với TPU thế hệ trước là Ironwood, chứ không phải phần cứng của Nvidia.
- Anthropic, đối thủ chính của OpenAI, đã ký kết thỏa thuận với Google và Broadcom vào tháng Tư về việc cung cấp nhiều gigawatt công suất TPU thế hệ tiếp theo dự kiến bắt đầu từ năm 2027.
- CFO của Alphabet cho biết công ty đã bắt đầu giao hệ thống TPU đến trung tâm dữ liệu của khách hàng trong quý II, và Google Cloud đã bắt đầu cung cấp quyền truy cập bản xem trước riêng cho một số khách hàng vào GPT-6 của OpenAI vào tuần trước.
Tại sao người đọc về tiền điện tử nên quan tâm
Nhu cầu ngày càng tăng của AI đối với các con chip được thiết kế chuyên dụng đang thay đổi cách thức mua sắm trung tâm dữ liệu, cam kết về điện năng và sự cân bằng cạnh tranh giữa các nhà sản xuất chip—những yếu tố cũng ảnh hưởng đến cơ sở hạ tầng tiền mã hóa. Các triển khai AI quy mô lớn ảnh hưởng đến khả năng cung cấp và giá cả của GPU, việc kết nối vào lưới điện và các quyết định về bất động sản cho các triển khai quy mô siêu lớn có thể được tái sử dụng cho nhiều loại công việc tính toán khác nhau.
- Nếu các công ty AI lớn chuyển một phần nhu cầu sang TPUs và chip tùy chỉnh, điều đó có thể giảm áp lực lên thị trường GPU (liên quan đến các nhóm vẫn phụ thuộc vào GPU để mô phỏng blockchain, vận hành nút mạng hoặc khai thác trong một số trường hợp). Điều này cũng làm nổi bật một xu hướng ngành: các hệ thống tích hợp dọc (chip sở hữu + phần mềm) đang trở thành yếu tố khác biệt — một mô hình mà các dự án tiền điện tử nên theo dõi khi lên kế hoạch cơ sở hạ tầng và đối tác.
Tóm lại: Nếu xác thực, OpenAI đang tìm cách mua trực tiếp các TPUs của Google — đây sẽ là một động thái chiến lược nhằm đa dạng hóa nhà cung cấp tính toán, tăng tốc khả năng kiểm soát chuỗi hiệu năng và thay đổi cách thức phân bổ tài nguyên cho các hệ thống AI quy mô lớn. Đối với hệ sinh thái tiền mã hóa, động thái này quan trọng vì sự khan hiếm tính toán, cam kết năng lượng và cạnh tranh chip đều ảnh hưởng đến kinh tế và logistics của cơ sở hạ tầng phân phối quy mô lớn.