Чипы Google против Nvidia: почему ИИ-индустрия готовится к большим переменам
Google расширяет использование собственных ИИ-чипов TPU и меняет баланс сил на рынке полупроводников
Generated by DALL·E
Пользовательские ИИ-чипы Google меняют расстановку сил в технологической индустрии
Мировой рынок искусственного интеллекта уже несколько лет растёт вокруг одних и тех же технологий. Основой большинства современных ИИ-систем стали графические процессоры — GPU. Именно они позволили быстро обучать нейросети и запускать сложные модели. Почти весь этот рынок сегодня контролирует Nvidia. Однако ситуация постепенно меняется, и одну из ключевых ролей в этих изменениях играет Google.
Что происходит
В последние месяцы в СМИ появилась информация о том, что Google обсуждает возможность продажи или долгосрочной аренды своих специализированных ИИ-чипов другим крупным технологическим компаниям. Речь идёт о так называемых тензорных процессорах — TPU (Tensor Processing Unit). Сообщается, что интерес к ним проявляют такие игроки, как Meta (признана в РФ экстремистской организацией и запрещена) и Anthropic, готовые инвестировать в эту инфраструктуру миллиарды долларов.
Ранее TPU использовались в основном внутри экосистемы Google или предоставлялись клиентам через облачный сервис Google Cloud. Теперь же ситуация меняется: чипы, которые долгое время считались внутренней разработкой компании, могут стать доступными и для других крупных разработчиков искусственного интеллекта.
Что такое TPU и чем они отличаются от GPU
TPU — это специализированные микросхемы, созданные Google специально для работы с нейросетями. В отличие от обычных центральных процессоров (CPU), которые выполняют операции последовательно, и графических процессоров (GPU), рассчитанных на параллельные вычисления широкого профиля, TPU оптимизированы под конкретные задачи машинного обучения.
Их архитектура заточена под массовые математические операции, которые лежат в основе обучения и работы нейросетей. За счёт этого TPU могут выполнять такие задачи быстрее и с меньшими затратами энергии в сравнении с универсальными решениями.
Google начал использовать TPU в своих дата-центрах ещё в середине 2010-х годов, а позже открыл к ним доступ через облачные сервисы. За это время технология прошла несколько поколений и стала важной частью инфраструктуры компании.
Почему это важно для рынка
До недавнего времени Nvidia оставалась практически безальтернативным поставщиком ИИ-ускорителей для крупных компаний. Рост спроса на нейросети привёл к дефициту GPU и резкому увеличению их стоимости. В этой ситуации технологические гиганты начали искать альтернативы, чтобы снизить зависимость от одного производителя.
TPU стали одной из таких альтернатив. Если Google действительно начнёт активно поставлять свои чипы сторонним компаниям, это создаст новый центр силы на рынке ИИ-оборудования. Для крупных игроков это означает больше вариантов выбора, а для рынка в целом — усиление конкуренции.
Важно и то, что Google фактически может задать пример: гиперскейлер, который не только использует собственные чипы внутри компании, но и предлагает их конкурентам. Такой подход ранее был редкостью.
Кто уже использует TPU
Одним из крупнейших внешних пользователей TPU стала компания Anthropic, которая официально объявила о масштабном расширении сотрудничества с Google Cloud. В планах — использование до одного миллиона TPU для развития своих моделей искусственного интеллекта.
Сообщения о переговорах с Meta (признана в РФ экстремистской организацией и запрещена) также показывают, что интерес к этим чипам выходит за рамки экспериментов. Для таких компаний это способ обеспечить себе вычислительные мощности на годы вперёд и снизить риски, связанные с нехваткой GPU.
Угроза ли это для Nvidia
Несмотря на растущий интерес к TPU, говорить о резком падении позиций Nvidia пока рано. Экосистема GPU остаётся самой распространённой, а программные инструменты Nvidia глубоко встроены в работу разработчиков по всему миру. Переход на другую архитектуру требует времени и серьёзных усилий.
Кроме того, использование TPU часто означает более тесную привязку к инфраструктуре Google, что подходит не всем компаниям. Поэтому на практике рынок, скорее всего, будет развиваться в сторону сосуществования нескольких платформ, а не быстрой замены одной другой.
Что дальше
История с TPU показывает, что рынок искусственного интеллекта вступает в новый этап. Крупные компании всё чаще делают ставку на собственные специализированные чипы и готовы делиться ими за пределами своих экосистем. Это меняет привычные правила игры и снижает зависимость отрасли от одного поставщика.
Для обычных пользователей эти процессы могут быть незаметны, но именно они определяют, насколько быстро будут развиваться ИИ-сервисы, какими будут их цены и возможности в ближайшие годы.