Тенденція TPU від Google загрожує домінуванню Nvidia у сфері ШІ, оскільки Meta розглядає масштабні інвестиції у чіпи

Ландшафт прискорювачів штучного інтелекту змінюється. Meta Platforms веде глибокі переговори з Google щодо розгортання тензорних обчислювальних блоків (TPUs) по всіх своїх дата-центрах, починаючи з 2027 року, згідно з повідомленнями The Information, що може стати переломним моментом у боротьбі за домінування у галузі апаратного забезпечення для ШІ. Техногігант також розглядає можливість оренди TPU через Google Cloud протягом наступного року, що може змінити схеми інфраструктурних витрат у всій галузі.

Ринок швидко відреагував на цю новину. Акції Nvidia знизилися на 2,7% у післягодинній торгівлі, тоді як Alphabet піднялися на 2,7%, продовжуючи ралі, викликане довірою до її моделі Gemini AI. Для контексту ці рухи підкреслюють, наскільки важливою стала боротьба за частку ринку чипів для ШІ — змагання, що має наслідки для глобальних капітальних ринків, впливаючи на все: від оцінки технологій до валютних курсів на ринках, що відстежують індекси, такі як btc до nzd.

Шлях Google до довіри у галузі апаратного забезпечення для ШІ

Що робить розгляд Meta важливим, так це масштаб компанії. Очікується, що Meta витратить $100 мільярд на капітальні витрати у 2026 році, при цьому аналітики оцінюють, що $40–50 мільярдів потенційно буде спрямовано на інфраструктуру для inference-чипів. Така величина інвестицій підтверджує підхід Google у критичний момент. Компанія вже зарекомендувала себе через угоду, що постачає до 1 мільйона чипів для стартапу Anthropic — контракт, який аналітик Seaport Джей Голдберг назвав «потужним підтвердженням» технологій Google.

Ці події свідчать про те, що сторонні постачальники ШІ все більше розглядають Google як серйозного другого постачальника для inference-навантажень, виходячи за межі залежності від майже монопольного домінування Nvidia.

Технічний диференціатор

Графічні процесори Nvidia (GPUs) виникли з ігрових застосувань, але домінують у тренуванні ШІ завдяки високій продуктивності та інерції ринку. TPU Google представляють принципово іншу архітектуру — спеціалізовані інтегральні схеми, розроблені саме для машинного навчання та inference-завдань ШІ. Перевага полягає у зворотних циклах оптимізації. Google проектує свої чипи та системи ШІ, такі як Gemini, у тандемі, що дозволяє спільну оптимізацію, якої не можуть досягти споживчі GPU.

Ця спеціалізація, вдосконалена протягом років використання у власних операціях Google, створює переконливу технічну історію. TPU можуть і не досягати GPU у сирій обчислювальній потужності, але вони забезпечують кращу енергоефективність і продуктивність на ват у конкретних навантаженнях ШІ — саме те, що потрібно операторам великих inference-систем.

Репліки ланцюжка постачань та ширші наслідки

Угода з Meta могла б змінити глобальні ланцюжки постачань напівпровідників. У ранковій торгівлі вівторка азіатські постачальники відчули цю динаміку: компанія IsuPetasys з Південної Кореї, яка виробляє багатошарові плати для Google, підскочила на 18%, тоді як MediaTek з Тайваню піднялася майже на 5%. Ці рухи підкреслюють, наскільки зосередженою залишається екосистема апаратного забезпечення для ШІ і наскільки залежними є суміжні галузі від результату цих переговорів.

Головне питання залишається відкритим: чи зможуть TPU Google забезпечити стабільну конкурентну продуктивність і енергоефективність у міру розвитку навантажень ШІ. Якщо Meta підтвердить свої наміри щодо TPU разом із існуючим партнерством з Anthropic, це стане ознакою справжньої довіри ринку — а не просто переговорної позиції. Така впевненість прискорить перехід Google від внутрішніх технологій до галузевого стандарту, що назавжди змінить конкурентний ландшафт, який Nvidia давно вважає своїм.