Google работает над новым поколением специализированных чипов для ускорения работы ИИ-систем. Речь идёт прежде всего о задачах инференса — когда модель не обучается, а отвечает на запросы пользователей в реальном времени.
Nvidia контролирует рынок GPU для обучения моделей, но рынок инференса — то есть запуска готовых моделей — пока не так однозначен. Google хочет занять там место раньше других.
У компании есть серьёзный задел. Google уже несколько лет разрабатывает собственные процессоры TPU (Tensor Processing Unit) и активно использует их в своей облачной инфраструктуре. Новые чипы должны стать следующим шагом — быстрее, дешевле и оптимизированнее под современные большие модели.
Важен и коммерческий контекст. Google заключил партнёрства с крупными ИИ-компаниями, в том числе с Anthropic, на чьих моделях работает Claude. Это означает: у Google есть реальные клиенты с реальной нагрузкой, на которых можно тестировать и продавать новое железо.
Nvidia остаётся лидером — её GPU стали стандартом для всей индустрии, и переключить на что-то другое крупные дата-центры непросто. Но Google конкурирует на своём поле: не продаёт чипы напрямую, а предлагает вычислительные мощности через облако.
Гонка за ИИ-чипами идёт по всему фронту: Amazon строит Trainium, Microsoft вложился в собственный процессор Maia, стартапы вроде Groq и Cerebras предлагают альтернативную архитектуру. Google — один из немногих, у кого есть и технология, и масштаб облака, и якорные клиенты одновременно.
