Nvidia зарекомендовала себя как бесспорный лидер в области чипов для искусственного интеллекта, продавая большие количества кремния большинству крупнейших технологических компаний мира, достигнув рыночной капитализации в 4,5 триллиона долларов.
Одним из ключевых клиентов Nvidia является Google, который закупает графические процессоры (GPU) этого производителя, чтобы не отставать от растущего спроса на вычислительную мощность искусственного интеллекта в облаке.
Хотя нет никаких признаков того, что Google сократит закупки GPU от Nvidia, интернет-гигант все чаще демонстрирует, что он не только покупатель высокопроизводительных микросхем, но и их разработчик.
6 ноября Google объявил, что его самый мощный на сегодняшний день чип под названием Ironwood будет доступен в широкой продаже в ближайшие недели. Это седьмое поколение тензорных процессоров (TPU — Tensor Processing Unit) Google, специального микропроцессора компании, над которым велась работа более десяти лет.
TPU — это специализированные интегральные схемы (ASIC — application-specific integrated circuit), которые играют ключевую роль в ИИ, предоставляя высокоспециализированное и эффективное аппаратное обеспечение для решения конкретных задач. Google заявляет, что Ironwood разработан для самых интенсивных задач ИИ, от обучения больших моделей до поддержки чат-ботов и агентов ИИ в режиме реального времени, и работает более чем в четыре раза быстрее своего предшественника. Стартап Anthropic, занимающийся ИИ, планирует использовать до 1 миллиона таких процессоров для своей модели Claude.
Для Google, TPU обеспечивают конкурентное преимущество в то время, когда все гипермасштабируемые компании спешат построить гигантские центры обработки данных, а процессоры искусственного интеллекта не могут производиться достаточно быстро, чтобы удовлетворить спрос. Другие облачные компании применяют аналогичный подход, но значительно отстают в своих усилиях.
Amazon Web Services выпустил свой первый облачный чип искусственного интеллекта Inferentia в 2019 году, а три года спустя — Trainium. Microsoft объявил о выпуске своего первого собственного чипа искусственного интеллекта Maia только в конце 2023 года.
«Из всех игроков на рынке ASIC только Google действительно внедрил эту технологию в огромных объемах», — сказала Стейси Расгон, аналитик по полупроводникам в Bernstein. «Другим крупным игрокам это требует много времени, усилий и денег. Они наиболее продвинулись вперед по сравнению с другими гипермасштабируемыми компаниями».
Первоначально обученные для внутренних рабочих нагрузок, TPU Google доступны для клиентов облачных сервисов с 2018 года. В последнее время Nvidia проявила некоторую озабоченность. Когда OpenAI подписала свой первый облачный контракт с Google в начале этого года, это объявление побудило генерального директора Nvidia, Дженсена Хуанга, начать дальнейшие переговоры с ИИ-стартапом и его генеральным директором, Сэмом Альтманом, согласно сообщению The Wall Street Journal.
В отличие от Nvidia, Google не продает свои чипы в качестве оборудования, а предоставляет доступ к TPU в качестве услуги через свое облако, которое стало одним из основных факторов роста компании. В отчете о доходах за третий квартал, опубликованном на прошлой неделе, материнская компания Google, Alphabet сообщил, что доход от облачных услуг вырос на 34% по сравнению с предыдущим годом и составил 15,15 млрд долларов, превысив прогнозы аналитиков. Компания завершила квартал с портфелем заказов на сумму 155 млрд долларов.
«Мы наблюдаем значительный спрос на наши продукты для инфраструктуры искусственного интеллекта, включая решения на базе TPU и GPU», — сказал генеральный директор, Сундар Пичаи, во время телеконференции по результатам финансовой деятельности. «Это один из ключевых факторов нашего роста за последний год, и я думаю, что в будущем мы продолжим наблюдать очень высокий спрос и будем инвестировать в его удовлетворение».
Google не раскрывает размер своего бизнеса TPU в рамках своего облачного сегмента. Аналитики D.A. Davidson в сентябре оценили, что «автономный» бизнес, состоящий из TPU и подразделения Google, DeepMind AI, может быть оценен примерно в 900 миллиардов долларов, по сравнению с оценкой в 717 миллиардов долларов в январе. Текущая рыночная капитализация Alphabet составляет более 3,4 триллиона долларов.
Представитель Google заявил в своем сообщении, что облачный бизнес компании наблюдает ускорение спроса на TPU, а также на процессоры Nvidia, и расширил использование GPU «для удовлетворения значительного спроса со стороны клиентов».
«Наш подход — это выбор и синергетический подход, а не замена», — заявил представитель.
«СТРОГО ЦЕЛЕВЫЕ» ЧИПЫ.
Кастомизация — главное конкурентное преимущество Google. Аналитики отмечают, что одним из важнейших преимуществ является эффективность, которую TPU предлагают клиентам по сравнению с конкурентными продуктами и услугами.
«Они действительно производят чипы, которые точно рассчитаны на те рабочие нагрузки, которые они ожидают получить», — отметил Джеймс Сандерс, аналитик Tech Insights.
Расгон отметила, что эффективность будет становиться все более важной, поскольку при создании всей инфраструктуры «вероятным узким местом, скорее всего, будет не поставка чипов, а энергия».
04.11.2025 г. Google анонсировал проект Suncatcher, в рамках которого будет изучаться, «как взаимосвязанная сеть спутников на солнечной энергии, оснащенных нашими чипами искусственного интеллекта Tensor Processing Unit (TPU), может использовать всю мощность Солнца».
В рамках проекта Google планирует запустить два прототипа спутников на солнечной энергии с TPU к началу 2027 года.
«Этот подход имеет огромный потенциал для масштабирования, а также минимизирует воздействие на земные ресурсы», — говорится в заявлении компании. «Это позволит протестировать наше оборудование на орбите, заложив основу для будущей эры массовых вычислений в космосе».
Крупнейшая сделка Google по TPU была заключена в конце прошлого месяца, когда компания объявила о значительном расширении соглашения с конкурентом OpenAI, компанией Anthropic, на сумму в десятки миллиардов долларов. Ожидается, что в рамках этого партнерства Google к 2026 году подключит к сети более гигаватта вычислительных мощностей для искусственного интеллекта.
«Решение Anthropic значительно расширить использование TPU отражает отличное соотношение цены и производительности, а также эффективность, которые её команды наблюдали при использовании TPU на протяжении нескольких лет», — заявил генеральный директор, Google Cloud, Томас Куриан.
Google инвестировал 3 миллиарда долларов в Anthropic. И хотя Amazon остается наиболее тесно связанным облачным партнером Anthropic, Google теперь предоставляет основную инфраструктуру для поддержки моделей Claude следующего поколения.
«Спрос на наши модели настолько велик, что, по моему мнению, единственный способ, который позволил бы нам обслужить столько клиентов, сколько мы обслужили в этом году, — это стратегия использования нескольких чипов», — сказал CNBC, директор по продуктам Anthropic, Майк Кригер.
Эта стратегия охватывает TPU, Trainium от Amazon и графические процессоры Nvidia, что позволяет компании оптимизировать затраты, производительность и избыточность. Кригер сказал, что Anthropic проделал большую предварительную работу, чтобы убедиться, что ее модели могут одинаково хорошо работать на оборудовании разных поставщиков.
«Я вижу, как эти инвестиции окупаются теперь, когда мы можем запустить эти огромные центры обработки данных и обслуживать клиентов там, где они находятся», — сказал Кригер.
ГРЯДУТ КРУПНЫЕ РАСХОДЫ.
За два месяца до заключения сделки с Anthropic, Google подписал с Meta шестилетнее соглашение о предоставлении облачных услуг на сумму более 10 миллиардов долларов, хотя пока не ясно, какая часть этой суммы будет направлена на использование TPU. И хотя OpenAI заявила, что начнет использовать облачные услуги Google в рамках диверсификации от Microsoft, компания сообщила Reuters, что не будет внедрять GPU.
Финансовый директор Alphabet, Анат Ашкенази, объяснила динамику развития Google в облачных технологиях в последнем квартале, ростом корпоративного спроса на полный стек решений Google для искусственного интеллекта. Компания заявила, что за первые девять месяцев 2025 года заключила больше многомиллиардных облачных соглашений, чем за предыдущие два года вместе взятые.
«В GCP (Google Cloud Platform) мы наблюдаем высокий спрос на корпоративную инфраструктуру искусственного интеллекта, включая TPU и GPU», — сказала Ашкенази, добавив, что пользователи также массово переходят на новейшие продукты Gemini, а также на такие услуги, как «кибербезопасность и аналитика данных».
Amazon, который сообщил о 20-процентном росте своего лидирующего на рынке бизнеса облачной инфраструктуры в прошлом квартале, выражает аналогичное мнение.
Генеральный директор AWS, Мэтт Гарман, сказал CNBC в недавнем интервью, что серия чипов Trainium компании набирает обороты. Он сказал, что «каждый чип Trainium 2, который мы сегодня устанавливаем в наших дата-центрах, продается и используется», и пообещал дальнейшее повышение производительности и эффективности с Trainium 3.
Акционеры продемонстрировали готовность смириться с крупными инвестициями.
Google недавно повысил верхнюю планку прогноза капитальных затрат на этот год до 93 млрд долларов с прежних 85 млрд долларов, причем в 2026 году ожидается еще более резкий рост. Цена акций подскочила на 38% в третьем квартале, что является лучшим показателем за последние 20 лет, и выросла еще на 17% в четвертом квартале.
Mizuho, недавно, указал на явное преимущество Google в плане затрат и производительности благодаря TPU, отметив, что хотя эти чипы изначально были созданы для внутреннего использования, теперь Google привлекает внешних клиентов и получает более крупные заказы.
Аналитики Morgan Stanley написали в июньском отчете, что, хотя графические процессоры Nvidia, вероятно, останутся доминирующим поставщиком чипов в области ИИ, растущая осведомленность разработчиков о TPU может стать значимым фактором роста Google Cloud.
Аналитики D.A. Davidson заявили в сентябре, что они видят такой большой спрос на TPU, что Google следует рассмотреть возможность продажи этих систем «внешним клиентам», включая передовые лаборатории ИИ.
«Мы по-прежнему считаем, что TPU от Google остаются лучшей альтернативой Nvidia, причем разрыв между ними значительно сократился за последние 9–12 месяцев», — написали они. «За это время мы наблюдали рост положительного отношения к TPU».
Добавить комментарий