OpenAI bereitet den Kauf von KI-Chips von Google vor, wie eine mit der Angelegenheit vertraute Person gegenüber The Information sagte. Der Schritt würde OpenAIs Abhängigkeit von Nvidia lockern, dem Unternehmen, das den Großteil der Hardware hinter dem KI-Boom liefert und OpenAI zu seinen größten Kunden zählt.

Keines der beiden Unternehmen hat den Plan bestätigt, und der Preis, die Anzahl der Chips sowie die Liefertermine wurden nicht offengelegt.

Bei den Prozessoren, an denen OpenAI laut Bericht interessiert ist, handelt es sich um Googles Tensor Processing Units, kurz TPUs – Chips, die für eine einzige Aufgabe entwickelt wurden: die Berechnungen, auf denen KI-Modelle laufen. Google stellte den Chip 2016 vor und gab an, die TPUs zu diesem Zeitpunkt bereits seit über einem Jahr in seinen Rechenzentren zu betreiben.

Berichten vom Juni 2025 zufolge hatte OpenAI begonnen, Googles TPUs zu mieten – eine Vereinbarung, die das Unternehmen damals als frühe Tests ohne Pläne für einen großflächigen Einsatz beschrieb. Ein Kauf würde bedeuten, dass die Hardware direkt erworben wird, statt Google stundenweise zu zahlen – ein Unterschied, der für ein Unternehmen Gewicht hat, dessen Chip-Deployments bereits in Gigawatt bemessen werden. Weitere Details des Plans wurden nicht veröffentlicht.

An Gewicht gewann der Bericht durch eine Stellenausschreibung von OpenAI in San Francisco, die einen Ingenieur sucht, der die Optimierung der Frontier-Modelle des Unternehmens auf TPUs leiten soll. Die Arbeit umfasst Compiler – die Software, die ein KI-Modell in Anweisungen übersetzt, die ein bestimmter Chip ausführen kann – weshalb ein Chipwechsel schwieriger ist als der Austausch von Bauteilen. Richard Ho, der OpenAIs Hardwareprogramm leitet, verbrachte fast neun Jahre bei Google und war vor seinem Wechsel zu OpenAI einer der Leiter des Cloud-TPU-Projekts.

Der berichtete Kaufplan ist der jüngste Zug in einer größeren Umgestaltung der KI-Chip-Allianzen: OpenAI würde Google zu einem Partnernetzwerk hinzufügen, das bereits Nvidia und AMD umfasst, während das Unternehmen gleichzeitig eigene Chips entwickelt.

Im September 2025 unterzeichnete Nvidia eine Absichtserklärung, bis zu 100 Milliarden US-Dollar in OpenAI zu investieren, während OpenAI mindestens 10 Gigawatt an Nvidia-Systemen einsetzte. Ein Gigawatt – eine Milliarde Watt – ist die Einheit, mit der Rechenzentrenbetreiber ihre Projekte heute bemessen. Zwei Wochen später räumte AMD OpenAI das Recht ein, bis zu 160 Millionen AMD-Aktien zu kaufen, rund 10 % des Unternehmens; dieses Recht ist an den Einsatz von 6 Gigawatt AMD-Chips durch OpenAI geknüpft.

Nvidia steckte letztlich 30 Milliarden US-Dollar in OpenAIs Finanzierungsrunde, weit weniger als die 100 Milliarden US-Dollar der Absichtserklärung. CEO Jensen Huang sagte im März, dies könnte die letzte solche Investition vor OpenAIs Börsengang sein.

OpenAI entwickelt zudem eigene Hardware. Im Juni stellte das Unternehmen Jalapeño vor, seinen ersten eigens entwickelten Chip, gefertigt mit Broadcom. Der Chip ist für Inferenz ausgelegt – den Schritt, bei dem ein trainiertes Modell Antworten generiert – und soll zunächst bis Ende 2026 ausgerollt werden.

Google seinerseits stellte im April zwei TPUs der achten Generation vor: den 8t für das Training von KI-Modellen und den 8i für den Betrieb (Inferenz). Seine Leistungswerte misst Google am Chip der vorherigen Generation, Ironwood – nicht an Nvidias Hardware.

Anthropic, OpenAIs wichtigster Konkurrent, unterzeichnete im April eine Vereinbarung mit Google und Broadcom über mehrere Gigawatt an TPU-Kapazität der nächsten Generation, die ab 2027 zur Verfügung stehen soll.

Alphabet laut Angaben des CFO begann im zweiten Quartal, TPU-Systeme an die eigenen Rechenzentren der Kunden zu liefern, und erwartet den Großteil der Erlöse aus TPU-Systemverkäufen im Jahr 2027. Alphabet wird seine Zahlen zum dritten Quartal nach Börsenschluss in den USA am Mittwoch veröffentlichen.

Google Cloud begann zudem in der letzten Woche, OpenAIs GPT-6-Modelle ausgewählten Kunden in einer privaten Vorschau anzubieten – der berichtete Chipkauf würde die beiden Unternehmen somit sowohl in Hardware als auch in Software verbinden.