Meta рассматривает возможность использования чипов TPU от Google для своих дата-центров в 2027 году, акции Nvidia (NVDA) перед открытием рынка падают

Во время предторговой сессии во вторник акции Nvidia упали на 3,2%, после того как появились сообщения о том, что Meta ведет переговоры о использовании ИИ-микросхем Google. На фоне этой новости акции Alphabet выросли на 2,1%, инвесторы переваривают возможные изменения в ландшафте аппаратного обеспечения ИИ.

По сообщению 《The Information》 в понедельник, Meta рассматривает возможность развертывания тензорных процессоров (TPU) от Google в своих дата-центрах до 2027 года. Этот гигант социальных медиа может начать аренду TPU у Google Cloud уже в следующем году.

Для Google получение клиента Meta подтвердит эффективность его технологии кастомизированных чипов. TPU были впервые представлены в 2018 году для внутреннего использования в облачном бизнесе Google. Эти чипы прошли через несколько поколений разработки, каждое из которых было специально разработано для работы с AI. Кастомизированные особенности TPU дают Google преимущество. Эксперты отмечают, что по сравнению с универсальными вычислениями, чипы, созданные для конкретных задач, могут обеспечить более высокую эффективность.

Meta является одним из крупнейших инвесторов в инфраструктуру ИИ в мире. Ожидается, что капиталовложения компании только в этом году составят от 70 до 72 миллиардов долларов. Эта мощная покупательская способность делает выбор чипов Meta влиятельным для всей отрасли.

Технологические компании активно ищут альтернативы графическим процессорам Nvidia. Несмотря на то, что Nvidia по-прежнему занимает лидирующие позиции на рынке, тенденция к диверсификации становится все более очевидной.

Недавно Google заключила соглашение с Anthropic о закупке до 1 миллиона TPU. Аналитик Seaport Джей Голдберг назвал это соглашение «сильной проверкой» этой технологии. Он отметил, что многие компании ранее оценивали TPU, и теперь, возможно, еще больше компаний рассматривают возможность их использования.

Различия в архитектуре чипов имеют решающее значение. GPU изначально были разработаны для рендеринга графики в видеоиграх. Как оказалось, они очень хорошо подходят для обучения искусственного интеллекта, так как способны эффективно обрабатывать огромные объемы данных и выполнять параллельные вычисления. TPU, с другой стороны, используют другой подход: это специализированные интегральные схемы, которые с самого начала были разработаны для дискретных приложений, специально созданные Google для задач искусственного интеллекта и машинного обучения. (CoinCentral)