Тренд TPU от Google угрожает доминированию Nvidia в области ИИ, в то время как Meta рассматривает крупные инвестиции в чипы

Ландшафт ускорителей искусственного интеллекта меняется. Meta Platforms ведет активные переговоры с Google о развертывании тензорных вычислительных блоков (TPUs) по всему своим дата-центрам начиная с 2027 года, согласно информации из The Information, что может стать поворотным моментом в борьбе за превосходство в области аппаратного обеспечения ИИ. Технологический гигант также рассматривает возможность аренды TPU через Google Cloud в течение следующего года, что может изменить модели расходов на инфраструктуру по всему отраслевому сектору.

Рынок быстро отреагировал на эти новости. Акции Nvidia снизились на 2,7% в послеторговый период, в то время как акции Alphabet выросли на 2,7%, продолжая ралли, вызванное доверием к их модели Gemini AI. Для контекста эти движения подчеркивают, насколько важна борьба за долю рынка AI-чипов — конкуренция с последствиями, которые распространяются по всему глобальному рынку капитала, влияя на оценки технологий и валюты развивающихся рынков, отслеживающие индексы, такие как btc к nzd.

Путь Google к авторитету в области аппаратного обеспечения ИИ

Что делает рассмотрение Meta значимым, так это масштаб компании. Ожидается, что Meta потратит $100 миллиардов на капитальные расходы в 2026 году, при этом аналитики оценивают возможные $40–50 миллиардов, выделяемых на инфраструктуру для inference-чипов. Такой масштаб инвестиций подтвердил бы подход Google в критический момент. Компания уже зарекомендовала себя благодаря контракту на поставку до 1 миллиона чипов для стартапа Anthropic — контракт, который аналитик Seaport Джей Голдберг назвал «мощным подтверждением» технологий Google.

Эти события свидетельствуют о том, что сторонние поставщики ИИ все чаще рассматривают Google как серьезного второго поставщика для inference-нагрузок, отходя от зависимости от почти монопольного доминирования Nvidia.

Техническое отличие

Графические процессоры Nvidia (GPUs) развились из игровых приложений, но доминируют в обучении ИИ благодаря высокой производительности и инерции рынка. TPU от Google представляют собой принципиально другую архитектуру — специально разработанные интегральные схемы, предназначенные для задач машинного обучения и inference. Преимущество заключается в оптимизационных обратных связях. Google проектирует свои чипы и системы ИИ, такие как Gemini, совместно, что позволяет достигать ко-оптимизации, которой не могут похвастаться потребительские GPU.

Эта специализация, отточенная за годы внедрения в собственных операциях Google, создает убедительный технический нарратив. TPU могут уступать GPU по сырой вычислительной мощности, но обеспечивают лучшую энергоэффективность и производительность на ватт в конкретных задачах ИИ — именно то, что нужно операторам, управляющим масштабными inference-системами.

Рябь в цепочках поставок и более широкие последствия

Сделка с Meta могла бы изменить глобальные цепочки поставок полупроводников. В ранние часы торгов во вторник азиатские поставщики почувствовали импульс: южнокорейская IsuPetasys, производящая многослойные платы для Google, выросла на 18%, а тайваньская MediaTek — почти на 5%. Эти движения подчеркивают, насколько сосредоточена экосистема аппаратного обеспечения ИИ и насколько сильно зависимы смежные отрасли от исхода этих переговоров.

Основной вопрос остается в том, смогут ли TPU от Google обеспечить устойчивую конкурентоспособность и энергоэффективность по мере развития нагрузок ИИ. Если Meta подтвердит использование TPU вместе с существующим партнерством с Anthropic, это будет означать подлинное доверие рынка — а не просто рычаг переговоров. Такое доверие ускорит переход Google от внутренней технологии к отраслевому стандарту, навсегда изменяя конкурентную динамику, которую Nvidia давно воспринимает как должное.