NVIDIA борется за доминирование на рынке AI-чипов, Google продвигает свои TPU

Рынок искусственного интеллекта сегодня представляет собой поле битвы технологических гигантов. NVIDIA продолжает доминировать в сегменте AI GPU, но всё чаще вынуждена отражать атаки со стороны компаний, разрабатывающих собственные чипы. Свежий отчет The Information указывает, что Google активизирует деятельность вокруг своих TPU (тензорных процессоров), стремясь разместить их в дата-центрах наряду с чипами NVIDIA.

Согласно источникам, Google уже не только использует TPU для собственных нужд, но и активно ведет переговоры с более мелкими поставщиками облачных услуг, чтобы те включили чипы TPU в свою инфраструктуру. Благодаря этому клиенты получат доступ как к популярным GPU NVIDIA, так и к более дешевой альтернативе в виде чипов Google.

Первые сообщения о таком направлении появились еще в июне, когда предполагалось, что OpenAI частично использует TPU для работы ChatGPT. Теперь же The Information ссылается сразу на семь независимых источников, что говорит о масштабности действий Google. Хотя высокие цены на GPU от NVIDIA — основная причина поиска альтернатив, отчет указывает на еще один аспект: Google не успевает с расширением собственных дата-центров. Поэтому компания может захотеть размещать свои чипы TPU в сторонних серверных, чтобы быстрее нарастить вычислительные мощности для собственных проектов ИИ.

Конкуренция для NVIDIA не ограничивается Google. Amazon развивает собственные чипы Trainium, которые используются в AWS. Однако инвесторы отреагировали негативно — после последних квартальных отчетов акции компании упали почти на 10%, поскольку рынок опасается, что ставка на собственные решения снижает привлекательность облачных услуг. Более того, согласно отчету New Street Research, даже Anthropic — основной пользователь Trainium — предпочел бы работать на GPU NVIDIA.

Интересный факт: тензорные процессоры (TPU) от Google изначально были разработаны специально для ускорения машинного обучения и работы с нейронными сетями. Они оптимизированы для операций с матрицами, которые составляют основу современных алгоритмов ИИ. В то время как GPU NVIDIA изначально создавались для графических вычислений и лишь позже были адаптированы для задач искусственного интеллекта.