Google вкладывает миллиарды в тензорные процессоры чтобы бросить вызов Nvidia на рынке ИИ

Google резко активизировала продвижение собственных ИИ-чипов, превращая многолетние разработки тензорных процессоров в прямой вызов доминированию Nvidia на рынке аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта.

Долгие годы TPU использовались исключительно для внутренних задач, обслуживая поиск, распознавание речи и другие тяжелые ИИ-нагрузки компании. Теперь Alphabet намерена превратить это внутреннее преимущество в полноценный бизнес.

Наглядный пример этого сдвига расположен в западной части штата Нью-Йорк, где на южном берегу озера Онтарио рядом с Ниагарским водопадом строится ИИ-кластер дата-центров Lake Mariner. Google предоставила финансовую гарантию на 3,2 миллиарда долларов для этого проекта, разработчики которого планируют сдавать в аренду вычислительные мощности тысяч чипов Google компании Anthropic. Об этом сообщили источники Wall Street Journal, знакомые с деталями сделки.

Схема во многом повторяет подход Nvidia, поддержка финансирования дата-центров с последующей выгодой от закупок чипов этими площадками. Подобное финансирование стало особенно важным по мере того, как рынок ИИ-вычислений сжимается, а сама гонка все меньше связана с моделями и все больше с доступом к чистой вычислительной мощности.

Кроме того, недавно Google заключила сделку на 5 миллиардов долларов с Blackstone для создания нового облачного сервиса, призванного конкурировать с провайдерами, связанными с Nvidia, такими как CoreWeave и Nebius. Также Google решила продавать чипы напрямую заказчикам, а не только через облако, и выпустила первый TPU, разработанный специально для инференса.

Марк Ломайер, вице-президент по ИИ и вычислительной инфраструктуре Google Cloud, отметил, что новый инференс-чип и улучшения в работе TPU между разными системами привлекли свежий интерес.

Мы видим круг клиентов, которые раньше могли и не рассматривать этот вариант.

Citadel Securities, давний клиент Google Cloud, недавно начала использовать TPU для части своего исследовательского софта. Джош Вудс, технический директор фирмы, сообщил, что компания может запускать ключевые нагрузки на 30% дешевле и до четырех раз быстрее с TPU.

Nvidia, со своей стороны, не воспринимает TPU как экзистенциальную угрозу. Компания по-прежнему контролирует, по оценкам, более 90% рынка ИИ-чипов благодаря программному стеку CUDA и аппаратной экосистеме, на которую уже опираются многие ИИ-лаборатории.

Внутри Google бизнес TPU вышел на новый уровень под руководством Амина Вахдата, который в декабре стал главным технологом, ответственным за развертывание ИИ-инфраструктуры компании.

В его зону ответственности теперь входят дизайн чипов, поставки и развертывание, а отчитывается он одновременно перед главой Google Cloud Томасом Курианом и главой Alphabet Сундаром Пичаи. Люди, работавшие с ним, описывают Вахдата как требовательного, но тихо конкурентного руководителя, добивающегося стабильного прироста производительности и более четких коммерческих целей для кремниевых разработок Google.

Сам Вахдат заявляет, что не ставит цель свергнуть Nvidia с пьедестала. Google продолжает использовать GPU Nvidia в своих дата-центрах, а отношения он описывает как кооперативно-конкурентные.

Китай готовит план на $295 миллиардов для строительства сети ИИ-дата-центров на 80% из своих чипов

Биткоин-майнеры массово отключают оборудование и переходят к заработку на ИИ

С учетом того, что ИИ-нагрузки растут быстрее, чем способен обработать любой отдельный поставщик, это может стать той самой возможностью, которая нужна Google.

Если компания продолжит улучшать чипы, выстраивать долгосрочные отношения с такими клиентами, как Anthropic и Citadel, и использовать свой баланс для наращивания мощностей дата-центров, TPU могут превратиться из внутреннего инструмента в реальную вторую опцию на рынке, который до сих пор почти полностью принадлежал Nvidia.