OpenAI sta preparando l'acquisto di chip AI da Google, secondo una persona a conoscenza della questione che ha parlato con The Information. La mossa ridurrebbe la dipendenza di OpenAI da Nvidia, l'azienda che fornisce la maggior parte dell'hardware dietro il boom dell'AI e che conta OpenAI tra i suoi più grandi clienti.

Nessuna delle due aziende ha confermato il piano, e il prezzo, il numero di chip e le date di consegna non sono stati divulgati.

I processori che OpenAI starebbe cercando sono le tensor processing unit di Google, o TPU—chip progettati per un solo compito: i calcoli su cui girano i modelli AI. Google ha svelato il chip nel 2016, affermando di aver già utilizzato le TPU nei propri data center per più di un anno.

Rapporti di giugno 2025 indicavano che OpenAI aveva iniziato a noleggiare le TPU di Google, un accordo che l'azienda all'epoca descrisse come test preliminari senza piani di distribuzione su larga scala. Un acquisto significherebbe possedere l'hardware invece di pagare Google a ora—una distinzione che ha peso per un'azienda le cui distribuzioni di chip vengono già misurate in gigawatt. Altri dettagli del piano non sono stati resi pubblici.

Il rapporto ha acquisito credibilità grazie a un annuncio di lavoro di OpenAI a San Francisco che cerca un ingegnere per guidare l'ottimizzazione dei modelli frontier dell'azienda sulle TPU. Il lavoro coinvolge i compilatori—il software che traduce un modello AI in istruzioni eseguibili da un chip specifico—ed è per questo che cambiare chip è più complicato che sostituire componenti. Richard Ho, che guida il programma hardware di OpenAI, ha trascorso quasi nove anni in Google ed è stato uno dei responsabili del progetto Cloud TPU prima di entrare in OpenAI.

Il piano di acquisto riportato è l'ultima mossa in un più ampio riassetto delle alleanze sui chip AI: OpenAI aggiungerebbe Google a una rosa di partner di chip che comprende già Nvidia e AMD, mentre sviluppa anche silicon propri.

A settembre 2025, Nvidia ha firmato una lettera di intenti per investire fino a 100 miliardi di dollari in OpenAI mentre questa distribuiva almeno 10 gigawatt di sistemi Nvidia. Un gigawatt—un miliardo di watt—è l'unità che i costruttori di data center ora usano per dimensionare i propri progetti. Due settimane dopo, AMD ha concesso a OpenAI il diritto di acquistare fino a 160 milioni di azioni AMD, circa il 10% dell'azienda, un diritto legato alla distribuzione da parte di OpenAI di 6 gigawatt di chip AMD.

Nvidia ha infine versato 30 miliardi di dollari nel round di finanziamento di OpenAI, ben al di sotto dei 100 miliardi indicati nella lettera di intenti. L'amministratore delegato Jensen Huang ha detto a marzo che potrebbe essere l'ultimo investimento di questo tipo prima che OpenAI quoti in borsa.

OpenAI sta anche preparando il proprio hardware. A giugno, l'azienda ha svelato Jalapeño, il suo primo chip personalizzato, realizzato con Broadcom. Progettato per l'inferenza—la fase in cui un modello addestrato genera risposte—il chip è previsto per la distribuzione iniziale entro la fine del 2026.

Google, dal canto suo, ha presentato ad aprile due TPU di ottava generazione: la 8t per l'addestramento dei modelli AI e la 8i per l'esecuzione. Le sue cifre di prestazione sono misurate contro il chip della generazione precedente di Google, Ironwood, non contro l'hardware di Nvidia.

Anthropic, il principale rivale di OpenAI, ha firmato ad aprile un accordo con Google e Broadcom per più gigawatt di capacità TPU di nuova generazione che prevede di rendere operativa a partire dal 2027.

Alphabet, secondo il suo CFO, ha iniziato nel secondo trimestre a consegnare sistemi TPU nei data center dei clienti e prevede che la maggior parte dei ricavi dalle vendite di sistemi TPU arriverà nel 2027. Alphabet è programmata per pubblicare i risultati del terzo trimestre dopo la chiusura del mercato statunitense mercoledì.

Google Cloud ha inoltre iniziato la settimana scorsa a offrire i modelli GPT-6 di OpenAI a clienti selezionati in anteprima privata, il che significa che il riportato acquisto di chip darebbe alle due aziende legami sia nell'hardware sia nel software.