Dopo più di dieci anni, i chip interni di Google gli danno un vantaggio stealth nell'IA

Google ha trascorso oltre un decennio a costruire silenziosamente la tecnologia che ora lo sta aiutando a spiccare ben oltre il suo peso nella guerra dell'IA.

Mentre Nvidia si trova in cima alla catena alimentare, vendendo le sue GPU a quasi tutte le principali aziende tecnologiche del mondo, Google è stata impegnata a progettare le proprie armi; chip che non ha mai inteso vendere, ma che utilizza invece per alimentare tutto ciò che sta dietro il suo stack di IA.

E ora, con la domanda di calcolo ai massimi storici, quel silicio interno sta finalmente mostrando il suo valore.

Giovedì, Google ha confermato che Ironwood, l'ultima generazione della sua Tensor Processing Unit (TPU), sarà disponibile nelle prossime settimane. È il chip di settima generazione dell'azienda, progettato per gestire tutto, dall'addestramento di modelli enormi all'esecuzione di agenti IA e chatbot in tempo reale.

Ironwood, dice Google, è oltre quattro volte più veloce dell'ultima TPU. Un cliente, Anthropic, sta pianificando di distribuirne fino a 1 milione per alimentare il suo modello Claude.

Google costruisce, gli altri recuperano

Anche se Google continua ad accumulare GPU Nvidia, non sta semplicemente restando in attesa facendo affidamento sui chip degli altri. Le TPU sono in sviluppo da oltre dieci anni e sono diventate disponibili per i clienti cloud nel 2018.

Originariamente utilizzate solo per carichi di lavoro interni, ora sono una parte centrale dell'infrastruttura Cloud AI pubblica di Google.

L'analista Stacy Rasgon di Bernstein ha detto: “Tra i giocatori ASIC, Google è l'unico che ha davvero distribuito queste cose in enormi volumi.”

Al momento, Google non vende TPU come hardware fisico. I clienti affittano invece l'accesso tramite Google Cloud, che è diventato uno dei principali motori di ricavo dell'azienda.

L'ultimo trimestre, Alphabet ha registrato 15,15 miliardi di dollari di ricavi nel cloud, in aumento del 34% rispetto all'anno precedente. Sundar Pichai, CEO dell'azienda, ha dichiarato agli investitori: "Stiamo riscontrando una domanda sostanziale per i nostri prodotti di infrastruttura AI, incluse le soluzioni basate su TPU e GPU".

Accordi, satelliti e chip diretti nello spazio

Con la pressione che aumenta in tutto il settore tecnologico per ottenere accesso al calcolo, Google sta consolidando partnership enormi. Il mese scorso, l'azienda ha ampliato la sua partnership con Anthropic in un accordo valutato decine di miliardi.

Questo accordo garantirà ad Anthropic l'accesso a oltre un gigawatt di capacità di calcolo AI entro il 2026.

Google ha investito finora 3 miliardi di dollari in Anthropic. Sebbene Amazon rimanga il principale partner cloud dell'azienda, Google sta ora fornendo l'infrastruttura principale per i futuri modelli Claude. Mike Krieger, Chief Product Officer di Anthropic, ha dichiarato:

"C'è una tale domanda per i nostri modelli che penso che l'unico modo in cui saremmo stati in grado di servire quanto abbiamo fatto quest'anno sia questa strategia multi-chip."

Questa strategia include TPU, Trainium e GPU Nvidia, ed è progettata per prestazioni, costi e backup. Krieger ha aggiunto che il suo team ha svolto un lavoro di preparazione iniziale per garantire che Claude potesse funzionare senza intoppi su tutti i principali tipi di chip.

"Ho visto che questo investimento ha dato i suoi frutti ora che siamo in grado di entrare in funzione con questi enormi data center e incontrare i clienti dove si trovano", ha detto.

Due mesi prima dell'accordo con Anthropic, Google ha firmato un contratto cloud di sei anni per 10 miliardi di dollari con Meta. La società ha anche ottenuto una parte dell'attività di OpenAI, mentre si diversifica da Microsoft. OpenAI ha confermato a Reuters che utilizza Google Cloud, ma non sta implementando GPU lì.

Questa settimana, Google ha rivelato un nuovo progetto chiamato Suncatcher, mirato al lancio di satelliti alimentati a sole dotati di TPU. L'obiettivo è costruire un sistema che sfrutti l'energia solare nello spazio per alimentare attività di calcolo AI intensive.

L'azienda ha dichiarato che prevede di lanciare due prototipi entro l'inizio del 2027, definendo l'esperimento un modo per ridurre la pressione sulle risorse terrestri mentre si prepara per il calcolo su larga scala in orbita.

Flussi di denaro, domanda in aumento, Nvidia osserva

Anat Ashkenazi, CFO di Alphabet, ha dichiarato che il momentum del proprietario di Google deriva dalla massiccia domanda enterprise per la sua stack AI completo, inclusi sia TPU che GPU.

Alphabet ha ora riferito di aver firmato più contratti cloud da un miliardo di dollari nei primi nove mesi del 2025 rispetto ai due anni precedenti combinati.

Nel frattempo, l'unità cloud di Amazon è cresciuta del 20% lo scorso trimestre. Il CEO di AWS Matt Garman ha dichiarato: "Ogni chip Trainium 2 che installiamo nei nostri data center oggi viene venduto e utilizzato". Ha aggiunto che il Trainium 3 porterebbe ancora maggiori guadagni in termini di prestazioni ed efficienza energetica.

Tuttavia, Google sta puntando tutto. Ha aumentato la sua previsione di spesa in conto capitale per il 2025 a 93 miliardi di dollari, rispetto ai 85 miliardi precedenti, con ulteriori spese programmate per il 2026. Le sue azioni sono salite del 38% nel Q3 e di un altro 17% nel Q4, la sua fase più forte in due decenni.

Gli analisti di Mizuho hanno sottolineato il vantaggio di costo e prestazioni delle TPU, notando che sebbene fossero originariamente per uso interno, Google sta ora ottenendo una vera trazione con clienti esterni. Morgan Stanley ha anche detto in un rapporto di giugno che la familiarità degli sviluppatori con le TPU potrebbe essere un grande impulso per la crescita di Google Cloud.

E in un rapporto di settembre, gli analisti di D.A. Davidson hanno scritto: "Continuiamo a credere che i TPU di Google rimangano la migliore alternativa a Nvidia, con il divario tra i due che si sta chiudendo significativamente negli ultimi 9-12 mesi."

Hanno anche menzionato un aumento del sentiment positivo tra gli sviluppatori e hanno suggerito che Google potrebbe persino iniziare a vendere sistemi TPU direttamente ai laboratori AI.