Kalkulus AI Baru: Eksistem Biaya 80% Google vs. Ekosistem Openai

Laju inovasi AI generatif tanpa henti tidak menunjukkan tanda -tanda melambat. Hanya dalam beberapa minggu terakhir, OpenAI menjatuhkan model penalaran O3 dan O4-Mini yang kuat bersama seri GPT-4.1, sementara Google membalas dengan Gemini 2.5 Flash, dengan cepat berulang di andalannya Gemini 2.5 Pro yang dirilis segera sebelumnya. Untuk para pemimpin teknis perusahaan yang menavigasi lanskap yang memusingkan ini, memilih platform AI yang tepat membutuhkan penampilan jauh melampaui pemindahan model yang cepat

Sementara tolok ukur model-versus-model meraih berita utama, keputusan untuk para pemimpin teknis jauh lebih dalam. Memilih platform AI adalah komitmen terhadap suatu ekosistem, memengaruhi segala sesuatu mulai dari biaya komputasi inti dan strategi pengembangan agen hingga memodelkan keandalan dan integrasi perusahaan.

Tapi mungkin pembeda yang paling mencolok, menggelegak di bawah permukaan tetapi dengan implikasi jangka panjang yang mendalam, terletak pada ekonomi perangkat keras yang memberi daya pada raksasa AI ini. Google memiliki keuntungan biaya besar-besaran berkat silikon khususnya, berpotensi menjalankan beban kerja AI-nya dengan sebagian kecil dari biaya openai yang mengandalkan GPU dominan pasar NVIDIA (dan margin tinggi).

Analisis ini menggali di luar tolok ukur untuk membandingkan ekosistem Google dan OpenAI/Microsoft AI di seluruh faktor penting yang harus dipertimbangkan oleh perusahaan saat ini: perbedaan yang signifikan dalam ekonomi komputasi, strategi yang berbeda untuk membangun agen AI, pertukaran penting dalam kemampuan model dan keandalan serta realitas kesesuaian dan distribusi yang sesuai dengan perusahaan. Analisis ini dibangun di atas diskusi video mendalam yang mengeksplorasi perubahan sistemik antara saya dan pengembang AI Sam Witteveen awal pekan ini.

1. Hitung Ekonomi: TPU Google “Senjata Rahasia” vs Pajak Nvidia Openai

Keuntungan yang paling signifikan, namun seringkali kurang dibahas, dipegang Google adalah “senjata rahasia:” investasi selama satu dekade dalam unit pemrosesan tensor khusus (TPU). Openai dan pasar yang lebih luas bergantung pada GPU Nvidia yang kuat namun mahal (seperti H100 dan A100). Google, di sisi lain, merancang dan menggunakan TPU sendiri, seperti generasi Ironwood yang baru -baru ini diluncurkan, untuk beban kerja intinya. Ini termasuk pelatihan dan melayani model Gemini.

Mengapa ini penting? Itu membuat perbedaan biaya yang sangat besar.

NVIDIA GPUS Command yang mengejutkan margin kotor, diperkirakan oleh analis berada dalam kisaran 80% untuk chip pusat data seperti H100 dan GPU B100 mendatang. Ini berarti OpenAi (melalui Microsoft Azure) membayar premi yang besar – “pajak nvidia” – untuk kekuatan komputasi. Google, dengan memproduksi TPU in-house, secara efektif melewati markup ini.

Sementara manufaktur GPU mungkin berharga NVIDIA $ 3.000-$ 5.000, hiperscaler seperti Microsoft (memasok OpenAi) membayar $ 20.000-$ 35.000+ per unit dalam volume, menurut laporan. Percakapan dan analisis industri menunjukkan bahwa Google mungkin mendapatkan daya komputasi AI-nya sekitar 20% dari biaya yang dikeluarkan oleh mereka yang membeli GPU NVIDIA kelas atas. Sementara angka yang tepat bersifat internal, implikasinya adalah keuntungan efisiensi biaya 4x-6x per unit komputasi untuk Google di tingkat perangkat keras.

Keuntungan struktural ini tercermin dalam harga API. Membandingkan model andalan, O3 Openai kira -kira 8 kali lebih mahal untuk token input dan 4 kali lebih mahal untuk token output daripada Google Gemini 2.5 Pro (untuk panjang konteks standar).

Perbedaan biaya ini bukan akademis; Ini memiliki implikasi strategis yang mendalam. Google kemungkinan dapat mempertahankan harga yang lebih rendah dan menawarkan “intelijen per dolar” yang lebih baik, memberi perusahaan yang lebih dapat diprediksi total biaya kepemilikan (TCO)-dan itulah yang dilakukan saat ini dalam praktiknya.

Biaya Openai, sementara itu, secara intrinsik terkait dengan kekuatan penetapan harga Nvidia dan ketentuan kesepakatan Azure -nya. Memang, biaya komputasi mewakili sekitar 55-60% dari total biaya operasional $ 9 miliar pada tahun 2024, menurut beberapa laporan, dan diproyeksikan melebihi 80% pada tahun 2025 sebagai THskala ey. Sementara pertumbuhan pendapatan yang diproyeksikan Openai adalah astronomi – berpotensi mencapai $ 125 miliar pada tahun 2029 menurut perkiraan internal yang dilaporkan – mengelola pengeluaran komputasi ini tetap menjadi tantangan kritis, mendorong pengejaran silikon khusus mereka.

2. Kerangka kerja agen: Pendekatan ekosistem terbuka Google vs. Openai's Integrated One

Di luar perangkat keras, kedua raksasa itu mengejar strategi yang berbeda untuk membangun dan menggunakan agen AI yang siap untuk mengotomatisasi alur kerja perusahaan.

Google membuat dorongan yang jelas untuk interoperabilitas dan ekosistem yang lebih terbuka. Di Cloud dua minggu yang lalu, ini meluncurkan protokol agen-ke-agen (A2A), yang dirancang untuk memungkinkan agen yang dibangun di berbagai platform untuk berkomunikasi, di samping Agen Development Kit (ADK) dan Hub Agentspace untuk menemukan dan mengelola agen. Sementara adopsi A2A menghadapi rintangan – pemain kunci seperti Anthropic belum menandatangani (VentureBeat menjangkau antropik tentang ini, tetapi antropik menolak berkomentar) – dan beberapa pengembang memperdebatkan kebutuhannya bersama dengan model konteks model Anthropic yang ada (MCP). Niat Google jelas: untuk menumbuhkan pasar agen multi-vendor, yang berpotensi di-host di dalam kebun agennya atau melalui toko aplikasi agen yang dikabarkan.

Openai, sebaliknya, tampak berfokus pada menciptakan agen yang kuat dan menggunakan alat yang terintegrasi dengan ketat dalam tumpukannya sendiri. Model O3 yang baru mencontohkan hal ini, yang mampu melakukan ratusan panggilan alat dalam satu rantai penalaran. Pengembang memanfaatkan respons API dan agen SDK, bersama dengan alat -alat seperti CODEX CLI baru, untuk membangun agen canggih yang beroperasi di dalam batas Trust Openai/Azure. Sementara kerangka kerja seperti Microsoft's Autogen menawarkan beberapa fleksibilitas, strategi inti OpenAI tampaknya kurang tentang komunikasi lintas platform dan lebih banyak tentang memaksimalkan kemampuan agen secara vertikal dalam lingkungan yang terkontrol.

• The Enterprise Takeaway: Perusahaan yang memprioritaskan fleksibilitas dan kemampuan untuk mencampur dan mencocokkan agen dari berbagai vendor (misalnya, memasang agen Salesforce ke Vertex AI) dapat menemukan pendekatan terbuka Google yang menarik. Mereka yang sangat berinvestasi dalam ekosistem Azure/Microsoft atau lebih memilih tumpukan agen berkinerja tinggi yang dikelola secara vertikal mungkin condong ke arah Openai.

3. Kemampuan Model: Paritas, Kinerja, dan Titik Nyeri

Siklus rilis tanpa henti berarti kepemimpinan model cepat berlalu. Sementara O3 Openai saat ini mengungguli Gemini 2.5 Pro pada beberapa tolok ukur pengkodean seperti SWE-Bench diverifikasi dan Aider, Gemini 2.5 Pro cocok atau memimpin orang lain seperti GPQA dan AIME. Gemini 2.5 Pro juga merupakan pemimpin keseluruhan pada papan peringkat Arena Model Bahasa Besar (LLM). Namun, untuk banyak kasus penggunaan perusahaan, model telah mencapai paritas kasar dalam kemampuan inti.

Itu nyata Perbedaan terletak pada pertukaran yang berbeda:

• Konteks vs. DETTH PRONSONING: Gemini 2.5 Pro menawarkan jendela konteks 1 juta yang besar (dengan direncanakan 2m), ideal untuk memproses basis kode besar atau set dokumen. O3 Openai menawarkan jendela 200k tetapi menekankan penalaran yang mendalam dan dibantu alat dalam satu putaran, diaktifkan oleh pendekatan pembelajaran penguatannya.
• Keandalan vs Risiko: Ini muncul sebagai pembeda kritis. Sementara O3 menampilkan penalaran yang mengesankan, kartu model OpenAI sendiri untuk 03 mengungkapkannya berhala secara signifikan lebih banyak (2x tingkat O1 pada personqa). Beberapa analisis menunjukkan bahwa ini mungkin berasal dari penalaran yang kompleks dan mekanisme penggunaan alat. Gemini 2.5 Pro, sementara mungkin kadang -kadang dianggap kurang inovatif dalam struktur outputnya, sering digambarkan oleh pengguna sebagai lebih dapat diandalkan dan dapat diprediksi untuk tugas -tugas perusahaan. Perusahaan harus menimbang kemampuan mutakhir O3 terhadap peningkatan risiko halusinasi yang terdokumentasi ini.
  
• The Enterprise Takeaway: Model “terbaik” tergantung pada tugas. Untuk menganalisis sejumlah besar konteks atau memprioritaskan output yang dapat diprediksi, Gemini 2.5 Pro memiliki keunggulan. Untuk tugas yang menuntut penalaran multi-alat terdalam, di mana risiko halusinasi dapat dikelola dengan cermat, O3 adalah pesaing yang kuat. Seperti yang dicatat Sam Witteveen dalam podcast mendalam kami tentang hal ini, pengujian yang ketat dalam kasus penggunaan perusahaan tertentu sangat penting.

4. Enterprise Fit & Distribution: Integration Depth vs Pasar Jangkauan

Pada akhirnya, adopsi sering bergantung pada seberapa mudah platform slot ke dalam infrastruktur dan alur kerja perusahaan yang ada.

Kekuatan Google terletak pada integrasi yang mendalam untuk pelanggan Google Cloud dan Ruang Kerja yang ada. Model Gemini, Vertex AI, ruang agen dan alat-alat seperti BigQuery dirancang untuk bekerja dengan mulus bersama, menawarkan pesawat kontrol terpadu, tata kelola data, dan berpotensi lebih cepat waktu-ke-nilai untuk perusahaan yang sudah berinvestasi dalam ekosistem Google. Google secara aktif melatih perusahaan besar, menampilkan penyebaran dengan perusahaan seperti Wendy's, Wayfair, dan Wells Fargo.

Openai, via Microsoft, menawarkan jangkauan dan aksesibilitas pasar yang tak tertandingi. Basis pengguna Chatgpt yang sangat besar (~ 800m MAU) menciptakan keakraban yang luas. Lebih penting lagi, Microsoft secara agresif menanamkan model OpenAI (termasuk O-Series terbaru) ke dalam layanan Copilot dan Azure Microsoft 365 yang ada di mana-mana, membuat kemampuan AI yang kuat tersedia untuk berpotensi ratusan juta pengguna perusahaan, seringkali dalam alat yang sudah mereka gunakan setiap hari. Untuk organisasi yang sudah distandarisasi pada Azure dan Microsoft 365, mengadopsi OpenAI dapat menjadi ekstensi yang lebih alami. Selain itu, penggunaan luas API OpenAI oleh pengembang berarti banyak permintaan perusahaan dan alur kerja sudah dioptimalkan untuk model OpenAI.

• Keputusan strategis: Pilihan sering bermuara pada hubungan vendor yang ada. Google menawarkan cerita yang menarik dan terintegrasi untuk pelanggan saat ini. Openai, yang didukung oleh mesin distribusi Microsoft, menawarkan aksesibilitas yang luas dan berpotensi adopsi yang lebih mudah untuk sejumlah besar perusahaan Microsoft-centric.

Google vs Openai/Microsoft memiliki tradeoff untuk perusahaan

Perang platform AI generatif antara Google dan OpenAi/Microsoft telah bergerak jauh melampaui perbandingan model sederhana. Sementara keduanya menawarkan kemampuan canggih, mereka mewakili taruhan strategis yang berbeda dan menyajikan keunggulan dan trade-off yang berbeda untuk perusahaan.

Perusahaan harus menimbang pendekatan yang berbeda untuk kerangka kerja agen, pertukaran yang bernuansa antara kemampuan model seperti panjang konteks versus penalaran canggih dan kepraktisan integrasi perusahaan dan jangkauan distribusi.

Namun, menjulang semua faktor ini adalah realitas yang mencolok dari biaya komputasi, yang muncul sebagai mungkin pembeda jangka panjang yang paling kritis dan mendefinisikan, terutama jika OpenAi tidak berhasil mengatasinya dengan cepat. Strategi TPU Google yang terintegrasi secara vertikal, memungkinkannya untuk berpotensi memotong ~ 80% “pajak nvidia” yang tertanam dalam harga GPU yang membebani Openai, merupakan keuntungan ekonomi mendasar, yang berpotensi mengubah permainan.

Ini lebih dari perbedaan harga kecil; Ini berdampak pada segala sesuatu mulai dari keterjangkauan API dan prediktabilitas TCO jangka panjang hingga skalabilitas semata-mata penyebaran AI. Karena beban kerja AI tumbuh secara eksponensial, platform dengan mesin ekonomi yang lebih berkelanjutan – didorong oleh efisiensi biaya perangkat keras – memiliki keunggulan strategis yang kuat. Google memanfaatkan keunggulan ini sambil juga mendorong visi terbuka untuk interoperabilitas agen.

Openai, didukung oleh skala Microsoft, counter dengan model penggunaan alat yang sangat terintegrasi dan jangkauan pasar yang tak tertandingi, meskipun pertanyaan tetap tentang struktur biayanya dan model keandalan.

Untuk membuat pilihan yang tepat, para pemimpin teknis perusahaan harus melihat melewati tolok ukur dan mengevaluasi ekosistem ini berdasarkan implikasi TCO jangka panjang mereka, pendekatan pilihan mereka terhadap strategi dan keterbukaan agen, toleransi mereka terhadap risiko keandalan model versus kekuatan penalaran mentah, tumpukan teknologi yang ada dan kebutuhan aplikasi spesifik mereka.

Tonton video di mana Sam Witteveen dan saya memecah hal -hal: