Google усиливает конкуренцию с NVIDIA на рынке чипов искусственного интеллекта
TPU (Tensor Processing Unit) — специализированные процессоры для обучения нейросетей и логического вывода, то есть работы уже обученных моделей. В отличие от графических ускорителей NVIDIA, применяемых для широкого круга вычислительных задач, они разрабатывались под задачи машинного обучения вместе с сетевыми технологиями и программным обеспечением Google. Поэтому соперничество двух компаний касается не столько отдельного чипа, сколько всей инфраструктуры для искусственного интеллекта.
«Система TPU объединяет аппаратное обеспечение, системные программы и компиляторы. Всё это собирается в единый комплекс, включающий оптические сетевые соединения и другие компоненты», — пояснил генеральный директор Google Cloud Томас Куриан на конференции по итогам третьего квартала.
Нынешнее поколение процессоров включает TPU 8t для обучения крупных нейросетей и TPU 8i для быстрого и экономичного выполнения запросов. По сравнению с предшественниками новые ускорители обеспечивают до 2,7 раза более высокую производительность обучения и до 80% лучшую эффективность по соотношению цены и производительности при инференсе. Компания также развивает TorchTPU — средства запуска моделей на базе распространённого фреймворка PyTorch, чтобы разработчикам было проще переносить вычисления с других платформ.
Спрос уже отражается на отчётности. По итогам третьего квартала 2026 года выручка Google Cloud увеличилась на 103%, до $30,7 млрд. Отдельные доходы от TPU Alphabet не раскрывает, однако называет продажи готовых систем заметным фактором роста облачного подразделения.
«Наша инфраструктура и решения для искусственного интеллекта стали главными двигателями роста Google Cloud. Клиенты рассматривают нас как ведущего поставщика в этой области», — заявил генеральный директор Alphabet Сундар Пичаи.
Компания Google постепенно выходит за пределы собственных дата-центров. Заказчики могут размещать TPU-системы у себя или пользоваться ими через партнёров. В числе крупнейших клиентов — компания Anthropic, с которой заключено соглашение на поставку ускорителей стоимостью в десятки миллиардов долларов. По сообщениям СМИ, аналогичный контракт обсуждается с компанией OpenAI, но подтверждения сделки пока нет. Google также договорилась с Oracle о появлении тензорных процессоров TPU в инфраструктуре Oracle Cloud начиная с 2027 года.
«Когда у клиентов появляется больше возможностей выбирать специализированные вычислительные мощности в разных облаках, вся отрасль может быстрее создавать новые решения и работать эффективнее», — написали представители Oracle и Google Cloud Каран Батта и Гурмит Гоинди в совместной публикации.
Для клиентов это означает возможность сравнивать TPU и GPU по стоимости обучения, скорости обработки запросов и совместимости с существующей инфраструктурой. Однако аппаратные продажи отличаются от привычной модели облачного бизнеса. Сначала Google подписывает контракт, затем закупает компоненты, собирает оборудование и формирует складские запасы. Выручка поступает позднее — после поставки и выставления счетов. Однако компания Google рассчитывает, что поставки TPU-систем заметно вырастут в следующем году.
«Теперь в наших запасах будут отражаться и системы TPU, которые ещё не проданы. Поэтому мы видим отток денежных средств», — объяснила финансовый директор Alphabet Анат Ашкенази. «Подобная модель предполагает совершенно иной цикл формирования денежных потоков, чем традиционные направления бизнеса компании».
Выход Google на рынок готовых ИИ-комплексов постепенно расширяет выбор для разработчиков и крупных корпораций. При этом NVIDIA остаётся ключевым поставщиком ускорителей для многих платформ, в том числе самого Google Cloud. Исход конкуренции будет зависеть не только от скорости отдельных микросхем, но и от удобства программных инструментов, доступности оборудования и способности производителей превращать инвестиции в устойчивую прибыль.
