Alphabet нанесла удар, меняющий правила игры, по доминированию Nvidia в области AI-чипов

Прорыв TPU, который меняет всё

На протяжении лет борьба за инфраструктуру ИИ казалась односторонней. Крупные облачные провайдеры, такие как Alphabet, Amazon и Microsoft, вкладывали миллиарды в разработку собственных чипов для дата-центров, но ни один из них не мог сравниться с лидирующей позицией Nvidia в области графических процессоров (GPUs). Эта история резко изменилась.

18 ноября Alphabet представила Gemini 3, свою новейшую модель ИИ, и настоящая новость заключалась не только в производительности — она была реализована исключительно на собственных тензорных процессорах (TPUs) от Alphabet. Этот этап может стать поворотным моментом в борьбе за превосходство в области чипов для ИИ. Gemini 3 соответствовал или превосходил возможности последних релизов OpenAI и Anthropic, доказывая, что отечественные чипы могут конкурировать на самом высоком уровне.

Что делает это развитие особенно значительным? Meta Platforms якобы ведет переговоры о прямой покупке TPU у Alphabet, в то время как Anthropic только что объявила о масштабном расширении использования TPU через Google Cloud. Переход от теоретической угрозы к реальному рыночному спросу уже начался.

Ограничения поставок и взрывной спрос

Google Cloud испытывает беспрецедентный спрос на вычислительные мощности. В третьем квартале 2025 года (завершился 30 сентября) платформа заработала 15,1 миллиарда долларов выручки — рост на 33,5% по сравнению с прошлым годом, который даже ускорился по сравнению с предыдущим кварталом. Однако существует критический ограничитель: доступность TPU не может идти в ногу с ростом спроса.

Очереди на заказы вычислительных мощностей выросли до $155 миллиардов долларов в третьем квартале, увеличившись на 82% по сравнению с прошлым годом. По словам Амина Вахдада, генерального директора по ИИ и инфраструктуре Google Cloud, этот дисбаланс между спросом и предложением может сохраняться в течение следующих пяти лет. Эта динамика дает ценовое влияние Alphabet, одновременно вызывая разочарование у разработчиков, отчаянно нуждающихся в вычислительных ресурсах сегодня.

Масштаб потенциального спроса ошеломляющий. Когда Anthropic объявила о планах получить до 1 миллиона TPU через Google Cloud для обучения своих моделей Claude, один только этот контракт продемонстрировал масштаб возможности. Meta Platforms, которая сейчас использует GPU Nvidia для обучения модели Llama, планирует закупать миллиарды долларов TPU начиная с 2027 года для своих дата-центров.

Вызов Nvidia: конкуренция, но не уязвимость (Пока)

Конкурентное давление реально, но позиция Nvidia не рушится сразу. Если заказы продолжат расти, Nvidia, вероятно, не почувствует существенных эффектов в течение нескольких лет. Облачные провайдеры, стремящиеся удовлетворить спрос клиентов, продолжат закупать у нескольких поставщиков, включая Nvidia, просто чтобы обеспечить необходимую мощность.

GPUs остаются стандартом по умолчанию для большинства задач ИИ, в основном благодаря своей универсальности и зрелости экосистемы. Alphabet разработала TPU для своих конкретных целей — высокой производительности и энергоэффективности, да, но не обязательно оптимальных для каждого разработчика. Собственный программный язык Nvidia CUDA остается языком программирования по умолчанию в индустрии ИИ. Переход на TPU означает отказ от CUDA, что создает трения для разработчиков, уже инвестировавших в стек Nvidia.

Генеральный директор Nvidia Jensen Huang прогнозирует, что расходы на дата-центры ИИ могут достичь $4 триллиона долларов в год к 2030 году. В то время как Nvidia показывает $213 миллиардов долларов в годовой выручке (фискальный год, заканчивающийся в январе 2026 года), прогноз Huang оставляет огромные возможности для роста даже при потере компанией лидерства на рынке.

Перспективы оценки для инвесторов

С точки зрения оценки обе компании представляют интерес. Коэффициент P/E Nvidia составляет 44,6 — на 37% ниже своей десятилетней исторической средней в 61,2, что указывает на потенциальный рост для терпеливых инвесторов. Alphabet, несмотря на 70% доходности с начала года, торгуется с коэффициентом P/E всего 31,2, что делает её чуть дешевле, чем индекс Nasdaq-100 в целом.

Учитывая ожидаемое продолжение расширения расходов на инфраструктуру ИИ, владение обеими компаниями позволит захватить разные аспекты этого долгосрочного тренда роста. Вопрос не в том, будет ли продолжаться рост инвестиций в ИИ — он почти наверняка продолжится. Вопрос в том, как изменится конкурентная среда и кто сможет извлечь наибольшую ценность.