Чіпи Tensor від Google конкурують з Nvidia, оскільки Meta досліджує стратегічне партнерство

Конкурентне середовище у сфері апаратного забезпечення для ШІ змінюється помітно, оскільки Google робить стратегічні кроки в ринку, який довгий час домінував Nvidia. Згідно з повідомленнями, Meta Platforms веде переговори з Google щодо впровадження його тензорних обчислювальних блоків (TPUs) для розгортання у своїх дата-центрах, починаючи з 2027 року, з можливістю раннього доступу через Google Cloud уже наступного року. Ця подія сигналізує про ширший тренд: великі технологічні компанії активно диверсифікують своїх постачальників ШІ-чипів, а не залишаються залежними лише від пропозицій Nvidia.

Ринок одразу відреагував на цей конкурентний рух. Акції Nvidia знизилися на 2,7% у післягодинній торгівлі у вівторок, тоді як Alphabet — материнська компанія Google — піднялася на 2,7%, скориставшись зростаючим оптимізмом навколо її моделі Gemini AI та розширенням апаратних можливостей. Азійські постачальники, пов’язані з Google, також отримали вигоду: компанія IsuPetasys з Південної Кореї — ключовий постачальник багатошарових плат — підскочила на 18%, а MediaTek з Тайваню — майже на 5%.

Можливе впровадження Google TPUs компанією Meta слідуватиме вже встановленій траєкторії Anthropic. Google уклала угоду на постачання до 1 мільйона чипів для стартапу у сфері ШІ, що експерт Джей Голдберг із Seaport охарактеризував як «дуже потужну валідацію» технологій Google. Це підтвердження поширилося по галузі, заохочуючи інші компанії оцінювати TPUs як легітимну альтернативу графічним процесорам Nvidia (GPUs).

Розуміння конкурентної позиції вимагає аналізу відмінностей між цими технологіями. GPU Nvidia еволюціонували з їхніх початкових застосувань у іграх та графіці і стали стандартним вибором для тренувальних навантажень у сфері ШІ, займаючи домінуючу частку ринку. У свою чергу, TPUs Google уособлюють спеціалізовану філософію дизайну — застосовно-специфічні інтегральні схеми (ASICs), створені з нуля для задач ШІ та машинного навчання. Більше десяти років удосконалень через впровадження у власних продуктах Google і моделях, таких як Gemini, дозволили компанії одночасно оптимізувати апаратне та програмне забезпечення, створюючи зворотний зв’язок, що зміцнює її конкурентні позиції.

Щодо Meta, економічна перспектива є переконливою. Очікується, що компанія витратить щонайменше $100 мільярдів на капітальні витрати у 2026 році, при цьому аналітики Bloomberg Intelligence оцінюють, що $40–50 мільярдів можуть бути спрямовані на інфраструктуру для інференційних чипів. Якщо Meta продовжить використовувати GPU поряд із закупівлями Nvidia, цей сценарій може суттєво прискорити зростання інфраструктурного бізнесу Google Cloud.

Аналітики Bloomberg Мандіп Сінгх і Роберт Біггар розглядають переговори Meta як частину ширшого галузевого зсуву: сторонні постачальники ШІ все більше сприймають Google як надійного другого постачальника для інференційних чипів, а не розглядають Nvidia як єдиного варіанта. Це свідчить про зростаючу довіру до продуктивності та надійності TPU.

Ні Meta, ні Google офіційно не підтвердили переговори щодо партнерства. Однак дослідження Meta цієї можливості — у поєднанні з її зобов’язаннями щодо масштабних інвестицій у інфраструктуру ШІ — підкреслює, що найбільші гравці у сфері ШІ активно управляють ризиками концентрації постачальників чипів. Довгостроковий успіх стратегії TPU Google залежатиме від здатності чипів забезпечувати конкурентоспроможну продуктивність і енергоефективність у масштабі, але ранні відгуки галузі свідчать, що Google вдало позиціонує себе як зростаюча сила у прискореній конкуренції у сфері апаратного забезпечення для ШІ.