Дата публикации: 2025-11-25
Стоимость акций Google выросла на 6,28% до 318,47 долларов США , чему способствовал возобновившийся оптимизм относительно стратегии Alphabet в области инфраструктуры искусственного интеллекта и решения компании коммерциализировать свои тензорные процессоры.
Цена акций Nvidia выросла на 2,05% до 182,55 долларов США в ходе сессии, но упала на 1,50% до 179,81 долларов США на послеторговых торгах.
Резкий рост стоимости акций Google отражает изменение настроений инвесторов, поскольку рынки переоценивают конкурентные позиции Alphabet в глобальной экосистеме оборудования для ИИ.
Компания Google создала Tensor Processing Unit (TPU) как специализированную интегральную схему, предназначенную для операций, используемых в машинном обучении и моделях, управляемых данными. Аппаратное обеспечение ориентировано на матричные и тензорные вычисления, обеспечивающие работу задач глубокого обучения. Ранние поколения TPU разрабатывались для внутреннего использования в Google и предоставлялись клиентам только через сервисы Google Cloud.
Готовясь продавать TPU внешним клиентам, Google переходит от стратегии внутренней оптимизации к полностью коммерческому производству оборудования. Этот шаг открывает возможность прямой конкуренции с универсальными графическими процессорами, которые сегодня доминируют на рынке.
TPU и GPU ускоряют искусственный интеллект, но работают по-разному. GPU обладают высокой гибкостью и поддерживают обширную экосистему библиотек и фреймворков. TPU специализируются на тензорных операциях и часто демонстрируют превосходную эффективность при выполнении определённых задач обучения и вывода.
| Особенность | ТПУ | графический процессор |
|---|---|---|
| Основная цель | Тензорные и матричные вычисления для машинного обучения | Графический рендеринг и общие вычислительные задачи |
| Архитектура | ASIC, разработанный для операций глубокого обучения | Многоядерный параллельный процессор для широких рабочих нагрузок |
| Типичные сильные стороны | Высокая пропускная способность для обучения и вывода нейронных сетей | Универсальность, широкая поддержка программного обеспечения, высокая производительность для различных задач |
| Идеальные пользователи | Предприятия с крупномасштабными моделями ИИ и постоянными тензорными рабочими нагрузками | Пользователи, которым требуется гибкость и широкая совместимость с фреймворками |
| Лидеры рынка | Nvidia и AMD |
Предприятия могут выбирать TPU для больших, предсказуемых рабочих нагрузок, которые выигрывают от высокой пропускной способности и потенциально более низких долгосрочных затрат. Графические процессоры остаются предпочтительным вариантом для разработчиков, которым требуется широкая совместимость, и для организаций, использующих множество различных типов моделей.
Согласно отчётам, Meta может арендовать мощности TPU с 2026 года и закупить их в больших объёмах с 2027 года. Meta управляет некоторыми из крупнейших в мире систем искусственного интеллекта, включая рекомендательные алгоритмы и крупные языковые модели. Эти рабочие нагрузки требуют постоянного доступа к огромным вычислительным мощностям.
Интерес Meta к TPU обусловлен тремя стратегическими целями:
Meta хочет диверсифицировать свою базу поставщиков и снизить зависимость от одного поставщика графических процессоров.
Meta стремится обеспечить конкурентоспособные цены для крупных обучающих кластеров и задач вывода большого объема.
Целью Meta является оценка того, насколько эффективно производительность TPU соотносится с конкретными тяжелыми тензорными рабочими нагрузками в его инфраструктуре.
Диверсифицированная вычислительная стратегия помогает крупным технологическим компаниям управлять затратами, производительностью, закупочными рисками и долгосрочным планированием.
Доля Nvidia на рынке центров обработки данных для ИИ остаётся чрезвычайно высокой. Однако появление коммерческих TPU открывает реальную альтернативу для гиперскейлеров и крупных предприятий.
Инвесторы уже отреагировали на сообщения об изменении стратегии Google, поскольку даже небольшое изменение в схемах закупок может повлиять на ожидания доходов от существующих поставщиков графических процессоров.
Потенциальные последствия включают в себя:
Сокращение ценовой политики Nvidia, если основные клиенты получат жизнеспособные альтернативы.
Более сбалансированные аппаратные стратегии у глобальных поставщиков облачных услуг.
Больший акцент на портативности программного обеспечения, позволяющей переносить модели между ускорителями ИИ.
Рост конкуренции в разработке кремниевых ИИ-решений может ускорить инновации.
Хотя графические процессоры по-прежнему будут играть центральную роль в отрасли искусственного интеллекта, TPU могли бы претендовать на значительную долю рабочих нагрузок, соответствующих их архитектуре.
Broadcom — давний партнёр Google в разработке TPU. Если Google начнёт масштабные продажи внешним клиентам, Broadcom выиграет от роста спроса на услуги по проектированию и производству.
Это сотрудничество укрепляет позиции Broadcom на рынке высококачественных заказных кремниевых компонентов и расширяет целевой рынок для ее услуг в области полупроводников.
Участники рынка положительно восприняли это развитие событий, поскольку оно усиливает роль Broadcom в инфраструктуре ИИ следующего поколения.
Предприятия, внедряющие TPU на своих объектах, получают новый набор стратегических возможностей. Они могут выполнять высокопроизводительные тензорные рабочие нагрузки локально, продолжая использовать облачные сервисы для переменных или краткосрочных задач. Такой тип гибридного развертывания может обеспечить ощутимые преимущества.
Потенциальные преимущества включают в себя:
Больший контроль над задержкой и производительностью для критически важных моделей.
Улучшенное управление данными для организаций, предпочитающих хранить конфиденциальную информацию на своем сайте.
Сокращение долгосрочных затрат на вычисления для предсказуемых рабочих нагрузок.
Комбинации TPU, GPU и специализированных ASIC, адаптированные для каждого приложения.
Такая гибкость может побудить большее количество организаций исследовать многокристальные архитектуры вместо того, чтобы полагаться на один класс ускорителей.
Если Google решится на полномасштабное коммерческое внедрение TPU, конкуренция в сфере вычислений на базе искусственного интеллекта обострится. Гипермасштабируемые компании, поставщики облачных вычислений и крупные глобальные компании могут искать способы снизить концентрацию поставщиков и внедрить несколько классов специализированных кремниевых чипов.
Долгосрочные последствия могут включать:
Рост объемов разработки индивидуальных микросхем на основных платформах.
Расширенные аппаратные экосистемы вокруг Google TPU.
Новые фреймворки кросс-совместимости, позволяющие моделям работать на смешанных ускорителях.
Более сильная переговорная позиция для крупных клиентов при ведении переговоров о будущих закупках.
Конечным результатом может стать более здоровый и конкурентный рынок оборудования для ИИ.
Акции Google растут, поскольку инвесторы с оптимизмом относятся к решению Alphabet коммерциализировать TPU. Этот шаг расширяет её стратегию в области аппаратного обеспечения для ИИ, диверсифицирует потенциальные доходы и усиливает конкурентное давление на традиционных поставщиков графических процессоров.
TPU не заменят GPU, но могут снизить ценовую мощь Nvidia, если крупные клиенты примут более диверсифицированную стратегию в отношении ускорителей. Это может постепенно изменить конкурентную динамику на рынке оборудования для ИИ.
Потенциальное внедрение Meta важно, поскольку крупные гиперскейлеры влияют на мировые стандарты оборудования. Даже частичный переход на TPU может побудить другие компании изучить альтернативы, не основанные на GPU.
TPU высокоэффективны для обучения и вывода больших языковых моделей, но графические процессоры всё ещё предлагают большую универсальность. Большинство компаний используют гибридные или многоускорительные стратегии.
Отказ от ответственности: Данный материал предназначен исключительно для общих информационных целей и не предназначен (и не должен рассматриваться как) финансовый, инвестиционный или иной совет, на который следует полагаться. Никакое мнение, высказанное в материале, не является рекомендацией EBC или автора о том, что какая-либо конкретная инвестиция, ценная бумага, сделка или инвестиционная стратегия подходит тому или иному лицу.
