Нийтэлсэн огноо: 2025-11-25
Google-ийн хувьцааны үнэ 6.28 хувиар өсөж, 318.47 ам.доллар болсон нь Alphabet-ийн хиймэл оюун ухааны дэд бүтцийн стратегийн талаарх өөдрөг үзэл болон тус компани Тензор боловсруулах нэгжээ арилжаанд оруулах алхамыг дэмжсэн.
Сессийн үеэр Nvidia компанийн хувьцааны үнэ 2.05 хувиар өсч 182.55 ам.доллар болсон ч зах зээлийн арилжааны дараагаар 1.50 хувиар буурч 179.81 ам.доллар болжээ .
Google-ийн хувьцааны хурц өсөлт нь зах зээлийн оролцогчдын сэтгэл санааны өөрчлөлт, Alphabet-ийн дэлхийн хиймэл оюун ухаан, тоног төхөөрөмжийн экосистемд өрсөлдөх байршлыг дахин үнэлэхтэй холбоотой.
Google нь Tensor Processing Unit (TPU)-ийг машин сургалт болон өгөгдөл дээр суурилсан загваруудын үйл ажиллагаанд зориулагдсан тусгай зориулалтын интеграцчилсан схем (ASIC) гэж бүтээсэн. Энэ төхөөрөмж нь матриц болон тензорын тооцоолол дээр төвлөрч, гүнзгий сургалтын ачааллыг гүйцэтгэдэг. Эхний TPU генерациуд нь зөвхөн Google-ийн дотоод хэрэглээнд зориулан бүтээгдсэн бөгөөд хэрэглэгчдэд зөвхөн Google Cloud үйлчилгээнүүдээр дамжуулан хүргэгдэж байсан.
Google нь TPU-ийг гадаад хэрэглэгчдэд худалдах бэлтгэл ажиллаж байгаа нь дотоодод чиглэсэн оптимизацийн стратегийг бүрэн коммерчилсон төхөөрөмжийн бизнес рүү шилжиж байгааг илэрхийлж байна. Энэ алхам нь өнөөдрийн зах зээлд давамгайлж буй GPU-уудтай шууд өрсөлдөх боломжийг нээж байна.
TPU болон GPU хоёр нь хиймэл оюун ухааны үйл ажиллагааг хурдасгадаг ч тэдний гүйцэтгэл нь ялгаатай. GPU нь өндөр уян хатан бөгөөд олон төрлийн номын сан, хүрээний системийг дэмждэг. TPU нь тензорын үйл ажиллагаанд мэргэшсэн бөгөөд тодорхой сургалт ба таамаглалын даалгавруудын хувьд илүү үр ашигтай байж чадна.
| Онцлог | TPU | GPU |
|---|---|---|
| Үндсэн зорилго | Машины сургалтын тензор ба матрицын тооцоолол | График дүрслэх, тооцоолох ерөнхий даалгавар |
| Архитектур | ASIC нь гүнзгий суралцах үйл ажиллагаанд зориулагдсан | Өргөн ачаалалд зориулагдсан олон үндсэн зэрэгцээ процессор |
| Ердийн хүч чадал | Мэдрэлийн сүлжээний сургалт, дүгнэлт гаргах өндөр хүчин чадал | Олон талт байдал, өргөн хэрэглээний програм хангамжийн дэмжлэг, янз бүрийн даалгаварт зориулсан хүчирхэг гүйцэтгэл |
| Тохиромжтой хэрэглэгчид | Том хэмжээний AI загвартай, тогтмол тензорын ачаалалтай аж ахуйн нэгжүүд | Уян хатан байдал, өргөн хүрээний нийцтэй байдлыг шаарддаг хэрэглэгчид |
| Зах зээлийн удирдагчид | Nvidia болон AMD |
Аж ахуйн нэгжүүд TPU-г том, урьдчилан таамаглах боломжтой ажлын ачаалалд зориулж сонгож болох бөгөөд энэ нь өндөр нэвтрүүлэх чадвар, урт хугацааны зардлыг бууруулж болзошгүй юм. GPU нь өргөн нийцтэй байх шаардлагатай хөгжүүлэгчид болон олон төрлийн загвар ажиллуулдаг байгууллагуудын хувьд илүүд үздэг сонголт хэвээр байна.
Тайландуудын дагуу Meta нь 2026 оноос TPU хүчин чадлыг түрээслэхийг хүсч, 2027 оноос томоохон хэмжээгээр худалдан авалт хийх төлөвтэй байгаа юм. Meta нь дэлхийн хамгийн том хиймэл оюун ухааны системүүдийг ажиллуулдаг, үүнд санал болгох алгоритмууд болон томоохон хэлний загварууд орно. Эдгээр ачааллууд нь маш их тооцоолох хүчин чадал шаарддаг.
Meta-ийн TPU-д сонирхол төвлөрсөн гурван стратегийн зорилго нь:
Meta нь ханган нийлүүлэгчдийнхээ баазыг төрөлжүүлж, ганцхан GPU нийлүүлэгчээс хамааралтай байхыг бууруулахыг хүсч байна.
Meta нь томоохон сургалтын кластер болон өндөр хэмжээний таамаглалын даалгавруудын хувьд өрсөлдөхүйц үнийг хангахыг зорьж байна.
Meta нь TPU-ийн гүйцэтгэл тухайн тензорын ачаалалтай үйл ажиллагаанд илүү үр ашигтай эсэхийг шалгахыг хүсч байна.
Төрөлжсөн тооцооллын стратеги нь томоохон технологийн компаниудад зардлыг удирдах, гүйцэтгэл, худалдан авалтын эрсдлийг бууруулах, урт хугацааны төлөвлөлт хийхэд тусалдаг.
Nvidia-ийн хиймэл оюун ухааны өгөгдлийн төвийн зах зээлд эзлэх хувь маш хүчтэй байгаа хэдий ч, TPU-ийг худалдаанд гаргах нь гиперскейлер болон томоохон байгууллагуудад бодит сонголт болж байна.
Хөрөнгө оруулагчид Google-ийн стратегийн өөрчлөлтүүдийг аль хэдийн анзаарсан бөгөөд худалдан авалтын хэв маягийн багахан өөрчлөлт нь оршин тогтнож буй GPU нийлүүлэгчдийн орлогоор хүлээгдэж буй үр дүнг өөрчлөх боломжтой.
Санал болгох нөлөөллүүд:
Томоохон хэрэглэгчид хэрэгслийн боломжит хувилбаруудыг авбал Nvidia-ийн үнийн дарамт багасах болно.
Дэлхийн үүлэн үйлчилгээ үзүүлэгчид дунд илүү тэнцвэртэй тоног төхөөрөмжийн стратеги.
AI хурдасгуурын хооронд загварууд шилжих боломжтой програм хангамжийн шилжүүлэгт анхаарах.
AI хагас дамжуулагч хөгжүүлэлтэд өрсөлдөөн нэмэгдэж, шинэчлэлийг түргэсгэх.
Хэдийгээр GPU нь хиймэл оюун ухааны салбарын гол цөм хэвээр байх боловч TPU нь тэдний архитектурт тохирсон ажлын ачааллын тодорхой хувийг эзэлж чадна.
Broadcom нь Google-ийн TPU-ийн дизайн дээр удаан хугацаанд хамтран ажилладаг түнш юм. Хэрэв Google гадны хэрэглэгчдэд томоохон хэмжээний борлуулалт хийж эхэлбэл Broadcom дизайн, үйлдвэрлэлийн үйлчилгээний эрэлт хэрэгцээ нэмэгдэхийн хэрээр ашиг хүртэх болно.
Энэхүү хамтын ажиллагаа нь Broadcom-ын өндөр үнэ цэнтэй захиалгат цахиур дахь байр суурийг бэхжүүлж, хагас дамжуулагч үйлчилгээний зах зээлийг өргөжүүлж байна.
Энэ нь дараагийн үеийн хиймэл оюун ухааны дэд бүтцэд Broadcom-ын үүргийг нэмэгдүүлж байгаа учраас зах зээлд оролцогчид энэхүү хөгжлийг нааштай үнэлжээ.
TPU-г өөрийн байгууламжуудад ашиглахыг сонгосон байгууллагууд шинэ стратегийн сонголтуудыг олж авна. Тэд өндөр дамжуулалтын тензорын ачааллыг өөрийн байгууламж дээр ажиллуулах боломжтой бөгөөд үүлэн үйлчилгээний түр зуурын эсвэл хувьсах ачааллуудыг үргэлжлүүлэн ашиглах боломжтой. Энэ төрлийн гибрид хувилбар нь тооцооллын үр ашигтай байдалтай болно.
Боломжит давуу талууд:
Чухал загваруудын хувьд латент болон гүйцэтгэлийн удирдлагын илүү сайн хяналт.
Эмзэг мэдээллийг байршуулахыг хүсдэг байгууллагуудад өгөгдлийн засаглалын сайжруулалт.
Тогтмол ачааллын тооцооллын урт хугацааны зардал буурах.
TPU, GPU болон тусгай ASIC-ийн хослол, тодорхой хэрэглээнд тохируулсан.
Энэхүү уян хатан байдал нь олон байгууллагыг нэг төрлийн хурдасгуурт бэхжих бус, олон чипийн архитектур судлахыг уриалах боломжтой.
Google TPU-ийг бүрэн худалдаанд гаргах бол AI тооцооллын өрсөлдөөн хурцдах болно. Гиперскейлер, үүл үйлчилгээ үзүүлэгчид болон томоохон глобал байгууллагууд нийлүүлэгчдийн төвлөрөлтөө бууруулах, олон төрлийн тусгай хагас дамжуулагчийг нэвтрүүлэх арга замуудыг эрэлхийлэх болно.
Урт хугацааны үр дагавар:
Томоохон платформ дээрх захиалгат чипийн дизайны өсөлт.
Google TPU-ийн хүрээлэн буй тоног төхөөрөмжийн экосистемийг өргөжүүлэх.
Холимог хурдасгуур дээр загварууд ажиллуулах боломжтой шинэ програм хангамжийн нийцтэй байдлын хүрээ.
Ирээдүйн худалдан авалтыг гэрээ хийхэд томоохон хэрэглэгчид илүү хүчтэй тохиролцоо хийх боломжтой болно.
Үүнтэй хамт AI тоног төхөөрөмжийн зах зээл илүү эрүүл, өрсөлдөөнтэй болох боломжтой.
Q1: Google-ийн хувьцааны үнэ яагаад өнөөдөр өсөв?
A1: Google-ийн хувьцааны үнэ өссөн нь Alphabet-ийн TPU-ийг худалдаалах шийдвэрт хөрөнгө оруулагчдын сэргэсэн итгэлтэй холбоотой юм. Энэ алхам нь түүний AI төхөөрөмжийн стратегийг өргөжүүлж, орлого олох боломжийг төрөлжүүлж, урт хугацааны GPU нийлүүлэгчдэд өрсөлдөөнтэй дарамт үүсгэж байна.
Q2: TPU нь Nvidia-ийн давамгайллыг бууруулах уу?
A2: TPU нь GPU-ийг орлохгүй ч томоохон хэрэглэгчид олон төрлийн хурдасгуур ашиглах стратеги сонговол Nvidia-ийн үнийн дарамтыг бууруулж болзошгүй. Энэ нь AI төхөөрөмжийн өрсөлдөөнт динамикийг аажмаар өөрчлөх боломжтой.
Q3: Meta-ийн TPU-д сонирхол нь зах зээлд ямар нөлөө үзүүлэх вэ?
A3: Meta-ийн ашиглалт нь чухал, учир нь томоохон гиперскейлерууд нь дэлхий даяар төхөөрөмжийн стандартуудыг тодорхойлдог. TPU-д хэсэгчлэн шилжих нь бусад байгууллагуудыг GPU бус альтернативыг судлахад хүргэж болзошгүй.
Q4: TPU нь бүх AI ачааллуудад тохирох уу?
A4: TPU нь томоохон хэлний загваруудын сургалт ба таамаглалд өндөр үр ашигтай боловч GPU нь илүү олон төрлийн хэрэглээнд тохиромжтой. Ихэнх компаниуд гибрид буюу олон хурдасгуур ашиглах стратеги ашиглах болно.
Анхааруулга: Энэ материал нь зөвхөн ерөнхий мэдээллийн зорилгоор зориулагдсан бөгөөд санхүү, хөрөнгө оруулалт болон бусад зөвлөгөө өгөхөд зориулагдаагүй болно. Материалд өгөгдсөн ямар ч санал нь EBC эсвэл зохиогчийн зүгээс аливаа тодорхой хөрөнгө оруулалт, аюулгүй байдал, гүйлгээ, хөрөнгө оруулалтын стратеги нь тодорхой хүнд тохиромжтой гэсэн зөвлөмж биш юм.
