Google ведет переговоры о поставках TPU на млрды $ Meta, что может стать 1-м крупным переходом от Nvidia к альтернативному поставщику ИИ-чипов.
Причём, вчера Nvidia срочно написали на это пост: «Мы рады успехам Google — они добились больших достижений в ИИ, и мы продолжаем поставлять им чипы». Переживают.
Meta* планирует начать аренду TPU у Google уже в 2026 году, а с 2027-го развернуть их в своих дата-центрах.
Meta рассматривает TPU не только для инференса, но и для обучения, что гораздо более ресурсоёмко и раньше было почти монополией Nvidia. Это ключевой нюанс, который усиливает удар по Nvidia, если Meta с их $72 млрд на ИИ в 2025 перекинет часть тренировок на TPU, это трансфер выручки.
А для Google - это якорь для новой модели: от облачной аренды к on-premise размещению. За последнее время они показали несколько важных вещей:
1. 6 ноября Google анонсировали Ironwood — новое поколение чипов.
2. 19 ноября Google усилили софтовую сторону: JAX AI Stack — полный end-to-end фреймворк для ML на TPU, альтернатива PyTorch + CUDA. Он уже в продакшене.
Nvidia доминирует с 90%+ долей в ИИ-чипах благодаря CUDA-экосистеме и гибкости GPU для R&D. Но TPU выигрывают в нише стабильных нагрузок. Когда Nvidia поднимает цены на Blackwell, это бьет по клиентам типа Microsoft. Google же извлекает чистую маржу на уже окупленных активах.
Еще Gemini 3 усиливает картину, она обучалась на TPU. Google монетизирует запрос дважды — реклама в поиске + ответ через Gemini, — в то время как OpenAI сжигает $5 млрд в год на поиск модели доходов.
Если Meta подпишет контракт с Google — катализатор для $4 трлн капы.
Рынок ИИ — не нулевая сумма, но Google главный претендент на трон инфраструктуры.
*запрещенная компания в РФ.
Причём, вчера Nvidia срочно написали на это пост: «Мы рады успехам Google — они добились больших достижений в ИИ, и мы продолжаем поставлять им чипы». Переживают.
Meta* планирует начать аренду TPU у Google уже в 2026 году, а с 2027-го развернуть их в своих дата-центрах.
Meta рассматривает TPU не только для инференса, но и для обучения, что гораздо более ресурсоёмко и раньше было почти монополией Nvidia. Это ключевой нюанс, который усиливает удар по Nvidia, если Meta с их $72 млрд на ИИ в 2025 перекинет часть тренировок на TPU, это трансфер выручки.
А для Google - это якорь для новой модели: от облачной аренды к on-premise размещению. За последнее время они показали несколько важных вещей:
1. 6 ноября Google анонсировали Ironwood — новое поколение чипов.
2. 19 ноября Google усилили софтовую сторону: JAX AI Stack — полный end-to-end фреймворк для ML на TPU, альтернатива PyTorch + CUDA. Он уже в продакшене.
Nvidia доминирует с 90%+ долей в ИИ-чипах благодаря CUDA-экосистеме и гибкости GPU для R&D. Но TPU выигрывают в нише стабильных нагрузок. Когда Nvidia поднимает цены на Blackwell, это бьет по клиентам типа Microsoft. Google же извлекает чистую маржу на уже окупленных активах.
Еще Gemini 3 усиливает картину, она обучалась на TPU. Google монетизирует запрос дважды — реклама в поиске + ответ через Gemini, — в то время как OpenAI сжигает $5 млрд в год на поиск модели доходов.
Если Meta подпишет контракт с Google — катализатор для $4 трлн капы.
Рынок ИИ — не нулевая сумма, но Google главный претендент на трон инфраструктуры.
*запрещенная компания в РФ.