Gemini на базе TPU от Google заставляет OpenAI перейти в режим «красной тревоги», а Nvidia падает

Google только что инициировал жесткую перезагрузку в войне за аппаратное обеспечение для ИИ, после того как его чипы TPU вывели Gemini 3 вперед в независимых тестах по сравнению с GPT‑5, нанеся одновременный сокрушительный удар как OpenAI, так и Nvidia.

Gemini 3 работала в основном на тензорных процессорных единицах (TPU) Google, а не на графических процессорах Nvidia. После публикации результатов Сэм Альтман приказал сотрудникам перенаправить фокус обратно на исправление ChatGPT и его основных моделей.

Этот шаг последовал за тем, что OpenAI назвала моментом «красной тревоги» на прошлой неделе. В то же время аналитики заявили, что Google планирует более чем удвоить производство TPU к 2028 году, поскольку спрос на собственные ИИ-чипы продолжает расти.

Google масштабирует производство чипов и выходит на внешний рынок продаж

Теперь Google планирует выйти за рамки использования TPU только внутри своего облака. Одна недавняя сделка сама по себе отправила 1 миллион TPU в Anthropic, сумма которой оценивается в десятки миллиардов долларов. Этот единственный контракт потряс инвесторов Nvidia.

Беспокойство простое. Если Google будет продавать больше TPU внешним компаниям, Nvidia столкнется с прямой потерей спроса на оборудование для дата-центров.

Аналитики чипов из SemiAnalysis теперь ранжируют TPU как «на равных с Nvidia» как для обучения, так и для запуска продвинутых ИИ-систем. Morgan Stanley утверждает, что каждая продажа 500 000 TPU внешним покупателям может принести Google до 13 миллиардов долларов выручки.

Банк также ожидает, что TSMC произведет 3,2 миллиона TPU в следующем году, что вырастет до 5 миллионов в 2027 году и 7 миллионов в 2028 году. Аналитики заявили, что рост в 2027 году теперь выглядит сильнее, чем более ранние прогнозы.

Google разрабатывает свои процессоры в основном с Broadcom, получая дополнительную поддержку от MediaTek. Компания заявляет, что ее преимущество заключается в полном вертикальном контроле над аппаратным обеспечением, программным обеспечением и ИИ-моделями в рамках одной системы. Корай Кавукчуоглу, архитектор ИИ Google и технический директор DeepMind, сказал: «Самое важное — это подход полного стека. Я думаю, что у нас есть уникальный подход в этом направлении».

Он также заявил, что данные Google от миллиардов пользователей дают ему глубокое понимание того, как Gemini работает в таких продуктах, как Search и AI Overviews.

Акции Nvidia упали в прошлом месяце после того, как The Information сообщил, что Meta проводила переговоры с Google о покупке TPU. Meta отказалась от комментариев. Теперь аналитики говорят, что Google может заключить аналогичные поставки с OpenAI, xAI Илона Маска или Safe Superintelligence, с потенциальной дополнительной выручкой, превышающей 100 миллиардов долларов в течение нескольких лет.

Nvidia защищает свою позицию, пока история TPU уходит глубже

Nvidia отреагировала на распродажи. Компания заявила, что она остается «на поколение впереди отрасли» и «единственной платформой, которая запускает любую ИИ-модель». Она также заявила: «Мы продолжаем поставлять продукцию Google». Nvidia добавила, что ее системы предлагают «большую производительность, универсальность и взаимозаменяемость», чем TPU, которые, по ее словам, нацелены на конкретные фреймворки.

В то же время разработчики теперь получают инструменты, облегчающие переход от программного обеспечения Cuda от Nvidia. ИИ-инструменты для кодирования теперь помогают быстрее переписывать рабочие нагрузки для систем TPU, чем раньше. Это устраняет одну из самых сильных защитных позиций Nvidia — эффект блокировки.

История TPU началась задолго до сегодняшнего бума искусственного интеллекта. В 2013 году Джефф Дин, главный ученый Google, выступил с внутренней речью после прорыва в области глубоких нейронных сетей для систем распознавания речи. Джонатан Росс, тогдашний инженер по оборудованию Google, вспоминает тот момент. «Первый слайд был хорошей новостью: машинное обучение наконец-то работает. Второй слайд говорил о плохой новости: мы не можем себе этого позволить». Дин подсчитал, что если сотни миллионов пользователей будут разговаривать с Google по три минуты в день, мощность дата-центров придется удвоить ценой в десятки миллиардов долларов.

Росс начал строить первый TPU как побочный проект в 2013 году, сидя рядом с командой распознавания речи. «Мы построили тот первый чип примерно с 15 людьми», — сказал он в декабре 2023 года. Теперь Росс руководит фирмой по производству ИИ-чипов Groq.

В 2016 году AlphaGo победила чемпиона мира по го Ли Седоля, и этот исторический матч стал крупной вехой в развитии ИИ. С тех пор TPU годами обеспечивали работу систем поиска, рекламы и YouTube в Google.

Раньше Google обновлял свои TPU каждые два года, но этот цикл был изменен на ежегодный 2 года назад, в 2023 году.

Представитель Google заявил, что спрос растет по обоим направлениям. «Google Cloud видит растущий спрос как на наши собственные TPU, так и на графические процессоры Nvidia. Мы будем продолжать поддерживать оба направления», — сказала компания.