Google поставила амбициозную цель: 1000-кратный рост производительности ИИ при тех же затратах

Google представила амбициозный план развития своих вычислительных мощностей для искусственного интеллекта. Компания намерена достичь 1000-кратного увеличения производительности при сохранении текущих уровней затрат и энергопотребления.

Недавний анонс серии моделей Gemini 3, которые стали самыми мощными ИИ-моделями на рынке и превзошли разработки OpenAI, способствовал значительному росту акций Google. Основой для этих достижений стала собственная экосистема тензорных процессоров (TPU) компании.

По информации от Амина Ваhдата, руководителя подразделения облачной инфраструктуры ИИ в Google, компания планирует удваивать вычислительные мощности каждые шесть месяцев. В течение следующих 4-5 лет это должно привести к 1000-кратному росту производительности.

Ключевой особенностью плана Google является то, что компания не собирается просто наращивать затраты и энергопотребление для увеличения мощности. Вместо этого Google стремится достичь 1000-кратного улучшения вычислительных возможностей, систем хранения данных и сетевой инфраструктуры при тех же финансовых и энергетических затратах.

В апреле этого года Google представила платформу TPU седьмого поколения под кодовым названием Ironwood. Каждый чип оснащен 192 ГБ памяти HBM с пропускной способностью 7,4 ТБ/с и обеспечивает производительность 4614 TFLOPS, что в 10 раз превышает показатели TPU пятого поколения при шестикратном улучшении энергоэффективности.

Компания уже сотрудничает с Broadcom в разработке TPU восьмого поколения, хотя конкретные характеристики пока не раскрываются. Google подтвердила планы по значительному увеличению капитальных расходов в 2026 году, демонстрируя серьезность своих намерений в гонке ИИ-технологий.