TPUs Google повышают конкурентоспособность GPUs Nvidia

Общая картина, воскресенье, 30 ноября 2025 года. В материале рассматриваются недавние события в отрасли искусственного интеллекта и их влияние на конкуренцию между ведущими поставщиками аппаратного и программного стека.

На этой неделе Google добился сразу нескольких значимых успехов: его вертикальный AI-стек показал сильные результаты по сравнению с продуктами конкурентов, включая последние версии моделей и сервисов от других крупных компаний. В частности, в некоторых задачах модель Gemini 3 демонстрирует производительность, сопоставимую или превышающую актуальные выпуски GPT/ChatGPT.

Параллельно Google активизировал продвижение своих TPU-чипов как альтернативы графическим процессорам, что привлекает внимание как разработчиков моделей, так и крупнейших облачных и дата-центровых клиентов. В результате растёт интерес со стороны крупных организаций к использованию TPU как в облаке, так и на площадке заказчика.

Компании обсуждают разные варианты сотрудничества: поставка TPU для размещения в собственных дата-центрах клиентов, расширенные предложения через облачные сервисы и прямые продажи готовых систем. Некоторые заказчики рассматривают многомиллиардные инвестиции в инфраструктуру на основе TPU, а Google видит в этом путь к получению заметной доли рынка у лидеров сегмента.

Побочные эффекты этой конкуренции многогранны: более агрессивная стратегия Google подстёгивает соперников к усилению разработок и инвестиций, что ведёт к ускорению инноваций в отрасли. В результате выигрывает вся экосистема — появляются новые варианты для клиентов и партнёров, а также расширяются возможности по внедрению ИИ-решений.

Несколько передовых моделей и продуктов уже опираются на TPU и другие специализированные ускорители, а также на аналогичные решения от других поставщиков. Одновременно некоторые компании продолжают использовать и развивать альтернативные архитектуры, что делает рынок аппаратного обеспечения для ИИ более разнообразным и гибким.

Ключевой фактор — структура затрат: аппаратная платформа существенно влияет на капитальные и операционные расходы, а значит и на рентабельность сервисов, основанных на ИИ. Архитектура чипа и системная интеграция становятся важнейшими элементами при масштабировании и коммерческом развертывании моделей.

Экономические и технические преимущества, приписываемые TPU, привлекают внимание конкурентов и разработчиков моделей. Руководители и представители отрасли отмечают возможные экономические сложности у одних компаний и выпускают публичные заявления для успокоения рынка, что отражает текущее напряжение и быструю адаптацию участников.

За последние месяцы наблюдается серия шагов по наращиванию производства TPU, развитию крупных развертываний и появлению моделей, обучаемых и запускаемых на этих системах. В ответ формируются списки потенциальных клиентов и партнёров, которые рассматривают переход на новые типы ускорителей или гибридные конфигурации.

Ранее TPU преимущественно использовались внутри одной из компаний, но теперь поставщик активнее коммерциализирует платформу: предложения включают облачные сервисы и продажу готовых систем для установки в дата-центрах заказчиков. Это отражает стратегию по использованию собственных возможностей по проектированию кремния для создания дифференцированных облачных решений.

И Google, и конкуренты продолжают совершенствовать дорожные карты чипов и предлагать комплексы поддержки для клиентов, что создаёт условия для быстрого технологического обмена и совместного роста рынка. В краткосрочной и среднесрочной перспективе это расширит выбор для организаций, внедряющих ИИ.

Некоторые прогнозы указывают на дальнейшее усиление конкуренции: ожидается появление новых поколений TPU и сопоставимых архитектур от конкурентов, причём часть новых продуктов запланирована к выходу в последующие годы. Это усилит давление на лидеров рынка и ускорит развитие вычислительных платформ для ИИ.

В итоге более жёсткая конкуренция между поставщиками аппаратной базы делает отрасль в целом сильнее, стимулируя инновации и увеличивая доступность решений для заказчиков и партнёров. Для рынка это означает больше вариантов внедрения и более быстрое развитие приложений и услуг на базе ИИ.