Компания Google только что произвела полную перезагрузку в войне аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта после того, как ее чипы TPU обошли Gemini 3 по результатамdent тестов GPT‑5, одновременно разгромив OpenAI и Nvidia.
Gemini 3 работал преимущественно на тензорных процессорах Google, а не на графических процессорах Nvidia. После получения результатов Сэм Альтман поручил сотрудникам сосредоточиться на исправлении ChatGPT и его основных моделей.
Этот шаг последовал за тем, что OpenAI на прошлой неделе назвала «красным кодом». 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 чипы и выходит на внешние продажи
Теперь Google планирует выйти за рамки использования TPU только в собственном облаке. Только в рамках одной недавней сделки компания Anthropic получила 1 миллион TPU, что оценивается в десятки миллиардов долларов. Этот единственныйtracпотряс инвесторов Nvidia.
Проблема проста: если Google продаст больше TPU сторонним компаниям, Nvidia столкнётся с прямой потерей спроса со стороны дата-центров.
Аналитики SemiAnalysis, специализирующиеся на чипах, теперь оценивают TPU как «ноздри в ноздрю с Nvidia» как в плане обучения, так и в плане работы продвинутых систем искусственного интеллекта. Morgan Stanley утверждает, что каждые 500 000 TPU, проданные внешним покупателям, могут принести Google до 13 миллиардов долларов дохода.
Банк также ожидает, что TSMC произведет 3,2 млн TPU в следующем году, увеличив этот показатель до 5 млн в 2027 году и до 7 млн в 2028 году. Аналитики заявили, что рост в 2027 году теперь выглядитtron, чем прогнозировалось ранее.
Google производит свои процессоры преимущественно совместно с Broadcom, при дополнительной поддержке MediaTek. Компания заявляет, что её преимущество заключается в полном вертикальном контроле над аппаратным обеспечением, программным обеспечением и моделями искусственного интеллекта в рамках одной системы. Корай Кавукчуоглу, архитектор искусственного интеллекта Google и технический директор DeepMind, отметил: «Самое важное — это комплексный подход. Я думаю, что в этом наш подход уникален».
Он также заявил, что данные Google, полученные от миллиардов пользователей, дают компании глубокое понимание того, как Gemini работает в таких продуктах, как поиск и AI Overviews.
Акции Nvidia упали в прошлом месяце после того, как издание The Information сообщило, что компания Meta вела переговоры с Google о покупке TPU. Meta отказалась от комментариев. Аналитики теперь предполагают, что Google может заключить аналогичные соглашения о поставках с OpenAI, xAI Илона Маска или Safe Superintelligence, что может привести к потенциальной дополнительной выручке свыше 100 миллиардов долларов в течение нескольких лет.
Nvidia защищается, пока история с TPU становится всё глубже
После распродажи Nvidia отреагировала на это заявление. Компания заявила, что остаётся «на поколение впереди отрасли» и «единственной платформой, поддерживающей все модели ИИ». Компания также добавила: «Мы продолжаем поставлять продукцию Google». Nvidia добавила, что её системы предлагают «более высокую производительность, универсальность и взаимозаменяемость», чем TPU, которые, по её словам, ориентированы на определённые фреймворки.
В то же время разработчики получили инструменты, упрощающие переход с программного обеспечения Nvidia Cuda. Инструменты программирования на базе ИИ теперь позволяют быстрее переписывать рабочие нагрузки для систем TPU. Это устраняет одну изtronзащит Nvidia от привязки.
История TPU началась задолго до сегодняшнего бума искусственного интеллекта. В 2013 году Джефф Дин, главный научный сотрудник Google, выступил с внутренним докладом после прорыва в области глубоких нейронных сетей для речевых систем. Джонатан Росс, тогдашний инженер по аппаратному обеспечению Google, вспоминал этот момент: «Первый слайд был с хорошими новостями: машинное обучение наконец-то работает. На втором слайде были плохие новости: мы не можем себе этого позволить». Дин подсчитал, что если сотни миллионов пользователей будут общаться с Google по три минуты в день, мощность центров обработки данных должна будет удвоиться, что обойдется в десятки миллиардов долларов.
Росс начал создавать первый TPU в качестве стороннего проекта в 2013 году, работая рядом с командой, готовящей выступления. «Мы создали этот первый чип силами примерно 15 человек», — сказал он в декабре 2023 года. Сейчас Росс руководит компанией Groq, занимающейся разработкой чипов для искусственного интеллекта.
В 2016 году AlphaGo победила чемпиона мира по го Ли Седоля, и этот исторический матч стал важной вехой в истории искусственного интеллекта. С тех пор TPU уже много лет используются в поиске Google, рекламе и YouTube.
Раньше Google обновляла свои TPU каждые два года, но два года назад, в 2023 году, этот цикл был изменен на ежегодный.
Представитель Google заявил, что спрос растёт по обоим направлениям. «Google Cloud отмечает растущий спрос как на наши собственные TPU, так и на графические процессоры Nvidia. Мы продолжим поддерживать обе платформы», — заявила компания.
