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GoogleのTPU搭載GeminiがOpenAIをコードレッドに追い込み、Nvidiaは後退

この投稿の内容:

  • Google は独自の TPU チップを使用して Gemini 3 を GPT-5 より上位に押し上げ、OpenAI を内部コードレッド モードに追い込みました。
  • Googleは現在、Anthropicとの数百億ドル規模の取引を含め、TPUを外部企業に販売している。
  • モルガン・スタンレーは、TPUの生産量が2028年までに700万個に達し、販売個数50万個あたり130億ドルに達すると予測している。

Google は、TPU チップがdent したテストで Gemini 3 を GPT-5 より上に押し上げ、OpenAI と Nvidia の両社を同時に打ち負かしたことで、AI ハードウェア戦争にハードリセットをもたらした。

Gemini 3は、NVIDIAのGPUではなく、主にGoogleのテンソルプロセッサユニットで動作しました。結果が発表された後、サム・アルトマンはスタッフに対し、ChatGPTとそのコアモデルの修正に焦点を戻すよう指示しました。

この動きは、OpenAIが先週「コードレッド」と呼んだ事態を受けてのものだ。同時にアナリストらは、自社製AIチップの需要が高まり続けていることから、Googleは2028年までにTPUの生産量を2倍以上に増やす計画だと述べている。

Googleはチップを拡張し、外部販売に進出

Googleは現在、TPUを自社クラウド内だけで利用するのではなく、さらに活用していく計画を立てています。最近のある取引だけでも、100万個のTPUがAnthropicに送られ、その価値は数百億ドルに達しました。このtrac一つで、NVIDIAの投資家たちは衝撃を受けました。

懸念は単純です。GoogleがTPUを外部企業に販売すれば、NVIDIAはデータセンターの需要を直接失うことになります。

SemiAnalysisのチップアナリストは、TPUを高度なAIシステムのトレーニングと実行の両面で「NVIDIAと互角」と評価しています。モルガン・スタンレーは、TPUを外部のバイヤーに50万台販売するごとに、Googleに最大130億ドルの収益をもたらす可能性があると試算しています。

同銀行はまた、TSMCが来年320万個のTPUを生産し、2027年には500万個、2028年には700万個に増加すると予想している。アナリストらは、2027年の成長はこれまでの予測よりもtronになっていると述べた。

も参照のこと。  UFCのCEOでトランプ氏の盟友であるダナ・ホワイト氏がMetaの取締役会に加わり、AIの未来を形作るとの記事

Googleは、主にBroadcomと共同でプロセッサを製造しており、MediaTekのサポートも受けています。同社は、ハードウェア、ソフトウェア、AIモデルを単一のシステム内で完全に垂直統合管理できることが、その優位性につながっていると述べています。GoogleのAIアーキテクトであり、DeepMindのCTOでもあるKoray Kavukcuoglu氏は、「最も重要なのは、このフルスタックアプローチです。私たちは独自のアプローチを持っていると考えています」と述べています。

同氏はまた、数十億人のユーザーから集めたGoogleのデータにより、検索やAI概要などの製品全体でGeminiがどのように機能するかについて深い洞察が得られると述べた。

先月、The InformationがMetaがGoogleとTPU購入について協議したと報じたことを受け、NVIDIAの株価は下落した。Metaはコメントを控えた。アナリストらは現在、GoogleがOpenAI、イーロン・マスクのxAI、あるいはSafe Superintelligenceと同様の供給契約を締結し、数年で1,000億ドルを超える収益増が見込まれると予測している。

TPUの話題がさらに深まる中、Nvidiaは防御に回る

エヌビディアは株価急落後、反論した。同社は「業界を一世代先取りしている」と述べ、「あらゆるAIモデルを実行できる唯一のプラットフォーム」であると主張した。また、「グーグルへの供給は継続する」とも述べた。エヌビディアは、自社のシステムは特定のフレームワークをターゲットとするTPUよりも「優れたパフォーマンス、汎用性、そして互換性」を備えていると付け加えた。

同時に、開発者はNVIDIAのCUDAソフトウェアからの移行を容易にするツールを手に入れることができます。AIコーディングツールは、TPUシステム向けのワークロードを以前よりも迅速に書き換えるのに役立ちます。これにより、NVIDIAのtron強力なロックイン防御の一つが解消されます。

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TPUの物語は、今日のAIブームよりもずっと前に始まった。2013年、Googleのチーフサイエンティストであるジェフ・ディーンは、音声システム向けの深層ニューラルネットワークにおける画期的な成果を受けて、社内講演を行った。当時Googleのハードウェアエンジニアだったジョナサン・ロスは、その時のことをこう振り返る。「最初のスライドは朗報で、機械学習がついに機能するようになったという内容でした。2枚目のスライド 悪い知らせで、費用がかかりすぎるという内容でした。」ディーンは、数億人のユーザーが1日に3分間Googleに話しかけるとしたら、データセンターの容量を倍増させる必要があり、その費用は数百億ドルに上ると試算した。

ロス氏は2013年、音声チームの近くに座りながら、サイドプロジェクトとして最初のTPUの開発を始めました。「最初のチップは約15人で開発しました」と彼は2023年12月に語りました。ロス氏は現在、AIチップ企業Groqを経営しています。

2016年、AlphaGoは囲碁の世界チャンピオン、イ・セドルを破り、この歴史的な対局はAIにとって大きなマイルストーンとなりました。それ以来、TPUは長年にわたり、Googleの検索、広告、YouTubeのシステムを支えてきました。

Google はこれまで 2 年ごとに TPU を更新していましたが、そのサイクルは 2 年前の 2023 年に 1 年ごとに変更されました。

Googleの広報担当者は、両方の分野で需要が高まっていると述べた。「Google Cloudでは、カスタムTPUとNVIDIA GPUの両方に対する需要が高まっています。今後も引き続き両方のサポートを行っていきます」と同社は述べた。

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