Google выходит на рынок чипов для ИИ, поскольку Meta рассматривает партнерство с TPU, оказывая давление на доминирование Nvidia

Google, похоже, готова укрепить свои позиции в конкурентном секторе AI-ускорителей, поскольку сообщается, что Meta Platforms рассматривает крупные инвестиции в тензорные вычислительные блоки (TPU) технологического гиганта. Потенциальное сотрудничество знаменует собой важный поворотный момент для отрасли, поскольку Meta проявляет интерес к развертыванию чипов Google в своих дата-центрах начиная с 2027 года, а также возможные облачные арендные соглашения уже в следующем году, согласно сообщениям во вторник.

Рынок отреагировал быстро. Акции Nvidia упали примерно на 2,7% в послеторговой сессии, что отражает опасения инвесторов по поводу утраты лидерства на рынке. В то же время акции Alphabet выросли на 2,7%, чему способствовал общий рост, связанный с моделью Gemini AI компании и растущей уверенностью в стратегии аппаратного обеспечения Google. Также выиграли азиатские поставщики, поддерживающие инфраструктуру Google: IsuPetasys вырос на 18%, а MediaTek — почти на 5%.

Расширение присутствия Google в области AI-аппаратного обеспечения

На протяжении нескольких лет GPU Nvidia удерживают почти монопольное положение на рынке AI-ускорителей, обеспечивая разработку и внедрение у крупнейших игроков отрасли — Meta, OpenAI и многих других. Вход Google в эту сферу сигнализирует о кардинальных изменениях.

Компания уже продемонстрировала свою приверженность, заключив знаковое соглашение с Anthropic на поставку до 1 миллиона чипов. Аналитики отрасли считают этот договор подтверждением технологического подхода Google. Исследователи Bloomberg Intelligence отметили, что рассмотрение Meta TPU — следуя примеру Anthropic — говорит о том, что крупные инвесторы в инфраструктуру все чаще рассматривают Google как надежного второго поставщика, а не полагаются исключительно на Nvidia.

Для Meta особенно важны эти изменения. Ожидаемые капитальные затраты в 2026 году превысят $100 миллиардов, а потенциальное выделение 40–50 миллиардов долларов на инфраструктуру для inference-чипов может значительно ускорить рост Google Cloud и одновременно диверсифицировать зависимость Meta от аппаратных решений.

TPU против GPU: разные подходы к AI-ускорению

Конкурентная динамика выходит за рамки доли рынка. Графические процессоры Nvidia, изначально разработанные для игр и визуализации, эволюционировали, чтобы доминировать в задачах обучения AI. TPU представляют собой альтернативную архитектуру — специализированные интегральные схемы, созданные с нуля для машинного обучения и AI-вычислений.

Чипы Google обладают преимуществом за счет собственной разработки: постоянного совершенствования через внедрение в собственные AI-системы и модели. Эта итеративная обратная связь позволила Google одновременно оптимизировать аппаратное и программное обеспечение, что может стать решающим стратегическим преимуществом в условиях усиления гонки за инфраструктуру AI. В отличие от универсальных GPU, TPU созданы специально для выполняемых ими задач, что потенциально обеспечивает лучшую энергоэффективность и плотность производительности в специализированных сценариях.

Стратегические последствия для рынка

Партнерство с Meta станет одним из самых заметных подтверждений стратегии чипов Google, показывая, что крупнейшие инвесторы в AI-инфраструктуру активно хеджируют риски концентрации поставок. Сделка также подчеркивает общее признание в отрасли: постоянная зависимость от одного поставщика несет неприемлемые стратегические риски.

Однако долгосрочный успех остается под вопросом. Чипы TPU Google должны продолжать демонстрировать преимущества по производительности и энергоэффективности. Хотя соглашение с Anthropic и обсуждения с Meta свидетельствуют о растущем признании, Nvidia сохраняет значительный инженерный потенциал и устоявшиеся отношения. Итог, скорее всего, зависит от способности Google поддерживать скорость инноваций и обеспечивать стабильную ценность на протяжении десятилетия, необходимого для внедрения инфраструктурных технологий.

И Meta, и Google отказались предоставлять подробные комментарии по обсуждениям, оставив некоторые детали неопределенными. Тем не менее, тенденция ясна: эпоха монополии на рынке AI-чипов, похоже, подходит к концу, уступая место по-настоящему конкурентной среде, где несколько поставщиков сохраняют жизнеспособные позиции.