Nvidia уже долгое время считается бесспорным лидером в сфере инфраструктуры для искусственного интеллекта (ИИ). Её графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в выполнении задач, связанных с глубоким обучением и обработкой больших массивов данных. При этом фирменная программная платформа CUDA создаёт мощный барьер для входа новых игроков на рынок, обеспечивая Nvidia значительное преимущество и широкое признание среди разработчиков и компаний, работающих с ИИ. Однако на горизонте появляется неожиданный конкурент — Alphabet, материнская компания Google. Именно она может бросить вызов доминации Nvidia благодаря своим инновациям и стратегическому подходу к рынку ИИ-чипов.
Важнейшим активом Alphabet в этой гонке являются TPU — тензорные процессорные устройства, которые изначально разрабатывались для внутреннего использования в задачах искусственного интеллекта. Использование собственных чипов значительно снижает затраты компании и улучшает общую производительность облачной инфраструктуры Google. Более того, начиная с этого года Alphabet открыла доступ к TPU для внешних разработчиков, что значительно расширило возможности её сотрудничества с крупными игроками индустрии, в том числе и с OpenAI. Этот факт особенно примечателен, поскольку OpenAI — одна из ключевых компаний в сфере разработки и развертывания ИИ, а её проект ChatGPT входит в число самых популярных решений на базе нейросетей. По сообщениям, OpenAI уже проводит тестирование TPU, несмотря на то что в настоящий момент не планирует масштабное развертывание этой технологии.
Тем не менее, сама заинтересованность OpenAI в решениях Alphabet демонстрирует конкурентоспособность TPU и потенциальные экономические выгоды по сравнению с использованием традиционных графических процессоров Nvidia. Одним из главных преимуществ TPU является их высокая специализация и оптимизация под собственную инфраструктуру Google, что даёт чипам значительные преимущества в скорости отклика, масштабируемости и стоимости использования. Эти качества особенно важны на современном рынке, где наблюдается сдвиг в сторону AI-инференции — процесса применения уже обученных моделей в реальных задачах, когда важна быстрота и эффективность обработки запросов. В апреле 2025 года Alphabet представила новую версию TPU под кодовым названием Ironwood, ориентированную именно на задачи инференса. Такой шаг подчеркивает стремление компании не просто участвовать в рынке ИИ, но и изначально ориентироваться на перспективные сегменты, где требования к вычислительным ресурсам отличаются от традиционного обучения моделей.
Ещё одним важным преимуществом Alphabet является стратегическая вертикальная интеграция. Компания не только разрабатывает собственные чипы, но и обладает одним из лучших в мире облачных сервисов, а также мощной программной платформой. Это сочетание позволяет ей предлагать комплексные решения, которые могут оказаться более выгодными и удобными для клиентов по сравнению с предложениями Nvidia, которая специализируется исключительно на производстве GPU и не обладает собственными облачными ресурсами. С точки зрения рыночного контекста, прогнозы на ближайшие годы весьма благоприятны для развития инфраструктуры ИИ. Ожидается, что вложения в дата-центры и ИИ-инфраструктуру в мире превысят триллион долларов к 2028 году.
В этом сценарии особое значение приобретает именно сегмент инференса, который в своей сложности уступает тренировке моделей, тем самым сокращая влияние программных преимуществ Nvidia, таких как CUDA. Это может открыть двери для компаний, предлагающих менее дорогостоящие и более эффективные решения для массового применения ИИ в реальном времени. Перспективы развития TPU и конкуренции с GPU во многом определяются способностью Alphabet не только предложить технически совершенные чипы, но и интегрировать их в единую облачную экосистему. Тем самым компания может значительно снизить стоимость внедрения и эксплуатации ИИ-решений для конечных пользователей. В итоге это позволит расширить рынок и снизить порог входа для предприятий, ранее затруднённых высокими затратами на аппаратные ресурсы.
Кроме того, возможности масштабирования и минимизация задержек, которые обеспечивают TPU в рамках собственных дата-центров Google, создают значительные конкурентные преимущества при реализации комплексных проектов искусственного интеллекта. Важно отметить, что рынок ИИ постоянно развивается, и технологические лидеры сегодня могут столкнуться с неожиданными вызовами в ближайшем будущем. Alphabet демонстрирует гибкость и инновационный подход, которые могут позволить ей не просто конкурировать, но и серьезно изменить расстановку сил в отрасли. Nvidia, несмотря на свои значительные успехи и устойчивое лидерство, уже сейчас должна учитывать растущую конкуренцию со стороны Google, особенно в сегменте инференса, где эффективная интеграция аппаратных решений и облачных сервисов становится критически важной. Таким образом, мы можем наблюдать формирование нового игрового поля в индустрии ИИ, где конкуренция между Nvidia и Alphabet будет стимулировать инновации, снижение стоимости и повышение качества предлагаемых продуктов и услуг.
![Telli (YC F24) Is Hiring Engineers [On-Site Berlin]](/images/6325EFBB-0EB8-46CA-BAE3-2BB261C70829)
