Неліктен Google-дің өз AI чиптері Nvidia-ға қауіп төндіреді

Google-дың жаңа TPU-ларының шығарылуымен не өзгерді

2026 жылдың 9 қарашасында Google сегізінші буын тензорлық процессорларына (TPU) негізделген есептеу жүйелерінің екі жаңа конфигурациясын — 8tx және 8i Max-ты таныстырды. Reuters агенттігінің мәліметінше, қатардың кеңеюі Google мен Nvidia арасындағы AI үдеткіштер нарығындағы бәсекелестікті күшейтеді. Бұл түбегейлі жаңа чиптер емес, бірақ белгілі бір есептеу тапсырмаларына бейімделген мамандандырылған жүйелер.

TPU-лар нейрондық желілерде қолданылатын операциялар үшін үдеткіштер болып табылады. Графикалық процессорлармен (GPU) салыстырғанда, олар кеңірек есептеулерге жарамды, TPU архитектурасы негізінен машиналық оқыту тапсырмаларына оңтайландырылған. Бұл белгілі бір жүктемелерде жабдықты тиімдірек пайдалануға мүмкіндік береді, бірақ GPU-ларға қарағанда әмбебап артықшылықты кепілдендірмейді.

Жаңа жүйелер әртүрлі қолдану сценарийлеріне арналған:

• TPU 8tx қауіпсіз AI есептеулеріне, соның ішінде құпия ақпаратты өңдеуге және корпоративтік модельдерді басқаруға бағытталған. Жүйе TPU 8t чиптерін AMD EPYC бесінші буын орталық процессорларымен бірге пайдаланады және өңдеу кезінде деректерді аппараттық қорғауды қамтамасыз етеді. Google-дың айтуынша, Boardfly желісін пайдалану TPU 8t-мен салыстырғанда кідірісті екі есе азайтады.

• TPU 8i Max AI агенттері мен үлкен көлемдегі ақпаратты өңдейтін модельдерге арналған. Бір пакетте екі TPU 8i чиптерін біріктіру есептеу ресурстарын, кірістірілген SRAM жадын және HBM жад өткізу қабілетін негізгі конфигурациямен салыстырғанда екі есе арттырды.

Бұл мамандандыру AI инфрақұрылымына қойылатын талаптардың өзгеруін көрсетеді. Бір әмбебап шешімнің орнына, Google нейрондық желілерді оқыту, инференс — дайын модельдермен сұрауларды өңдеу, қауіпсіз есептеулер және үлкен контекстік терезелермен жұмыс істеу үшін жүйелерді дамытып жатыр. Бұл компанияға жүктеме сипатына сәйкес жабдықты дәлірек таңдауға және операциялық шығындарды азайтуға мүмкіндік береді.

AI есептеулерінің құны неге негізгі бәсекелестік алаңына айналуда

Жеке AI чиптерін дамыту Google-ға жабдықтың сипаттамаларын ғана емес, сонымен қатар есептеу инфрақұрылымының шығындарының елеулі бөлігін бақылауға мүмкіндік береді. Компания процессорларды өзінің Gemini нейрондық желілеріне және бұлтты қызметтеріне бейімдей алады, кейбір тапсырмалар үшін Nvidia-ға тәуелділікті біртіндеп азайтады. Алайда, бұл тәсілдің экономикалық тиімділігі процессордың максималды жылдамдығымен емес, белгілі бір операцияны орындау құнымен анықталады.

Мысалы, жоғары өнімді үдеткіш тым көп электр энергиясын тұтынса, қымбат салқындатуды қажет етсе немесе көп уақыт бос тұрса, ол аз тиімді болуы мүмкін. Сондықтан, TPU-лардың энергия тиімділігін жабдықтың жарияланған қуатымен емес, тұтынылған энергия бірлігіне орындалған пайдалы есептеулер көлемімен бағалау керек.

TPU-лар мен GPU-ларды салыстырғанда бірнеше көрсеткіштерді ескеру қажет:

• Инференс құны. Сапасы мен генерация жылдамдығы салыстырмалы жауаппен 1 миллион токенді өңдеу шығындары.

• Ваттқа шаққандағы өнімділік. Белгілі бір қуат тұтыну кезінде орындалған пайдалы есептеулер көлемі.

• Иеленудің жалпы құны (TCO). Жабдық, қуат көзі, салқындату, желілер және техникалық қызмет көрсету шығындары.

• Жабдықты пайдалану. Есептеу қуатының нақты тапсырмаларды орындауға пайдаланылатын үлесі, өйткені бос уақыт операциялар құнын арттырады.

Сәуір айында Google TPU 8t оқу өнімділігін 2,7 есеге дейін арттыратынын, ал TPU 8i инференстің бағаға қатынасын алдыңғы буын TPU-лармен салыстырғанда 80%-ға жақсартатынын хабарлады. Бұл көрсеткіштер Google-дың өз әзірлемелерінің салыстыруын көрсетеді және қазіргі Nvidia үдеткіштеріне қатысты ұқсас артықшылықты дәлелдемейді.

TPU-лар мен GPU-лардың бәсекеге қабілеттілігі бірдей AI модельдерін салыстырмалы жүктемелерде тестілеу нәтижелері бойынша бағалануы керек. Егер Google сұрауларды өңдеудің сапасы мен жылдамдығын төмен шығындармен қамтамасыз ете алса, бұл Google Cloud-тың табыстылығын арттыруға немесе клиенттер үшін тарифтерді төмендетуге жағдай жасайды. Бұл жеке техникалық сипаттамалар емес, экономикалық әсер бәсекелестікте маңызды факторға айналуы мүмкін.

Google мен Nvidia әзірлеушілер үшін күресте

Google-дың мамандандырылған үдеткіштерін дамытуға қарамастан, Nvidia маңызды бәсекелестік артықшылыққа ие — CUDA бағдарламалық экожүйесі. Ол әзірлеу құралдарын, кітапханаларды және оңтайландыру құралдарын біріктіріп, Nvidia GPU-ларын қолданыстағы бағдарламалық және бұлтты ортада пайдалануға мүмкіндік береді.

Корпоративтік клиенттер үшін TPU-ларға көшу тек жабдықты ауыстыруды ғана қамтымайды. Әзірлеушілер модельдердің үйлесімділігін тексеріп, бағдарламалық құралдарды бейімдеп, жаңа жүйенің жеткілікті өнімділік пен тұрақтылықты қамтамасыз ететініне көз жеткізуі керек. Қосымша енгізу шығындары арзан есептеулерден үнемдеуді азайтуы мүмкін.

Google осы кедергілерді азайтуға тырысуда. Қазан айында компания TorchTPU-ды ашық кодқа айналдырып, PyTorch модельдерін тензорлы процессорларда кең көлемде кодты қайта жазбай-ақ пайдалануға мүмкіндік берді. Сонымен қатар, vLLM және SGLang танымал инференс құралдарына қолдау көрсетілуде, бұл Google жабдықтарына қолданыстағы ИИ жүктемелерін ауыстыруды жеңілдетеді.

Алайда, бәсекелестік ынтымақтастықты жоққа шығармайды. Google өзінің бұлттық инфрақұрылымында Nvidia GPU-ларын пайдалануды жалғастыруда және қыркүйек айында компаниялар Emerald AI-мен бірге деректер орталықтарының энергия тиімділігін арттыру үшін альянс құруды жариялады. Бұл бастама туралы толығырақ Google мен Nvidia арасындағы ынтымақтастық туралы UNUM мақаласынан оқуға болады.

Сондықтан, қазіргі уақытта TPU-ды GPU-ға толық ауыстыру емес, кеңейтілген балама ретінде қарастыру керек. Nvidia үшін негізгі қауіп - ірі бұлттық операторлар жабдықты өз бетінше таңдау мүмкіндігін арттырып, есептеу тапсырмаларын біртіндеп өздерінің процессорларына ауыстыруы мүмкін.

Меншікті ИИ чиптері Google Cloud-тың пайдасына қалай әсер етуі мүмкін

TPU дамуы Alphabet-тің тез өсіп келе жатқан бұлттық бизнесі аясында ерекше маңызды. 2026 жылдың үшінші тоқсанындағы есепке сәйкес, Google Cloud-тың кірісі жылдық есеппен 103%-ға өсіп, 30,7 миллиард долларға жетті. Бөлімшенің операциялық пайдасы 11,1 миллиард долларды құрады, өткен жылы 3,6 миллиард доллар болған, ал операциялық маржа шамамен 36,2%-ға дейін өсті.

Өсу корпоративтік бұлттық қызметтерге, ИИ инфрақұрылымына және жасанды интеллект негізіндегі шешімдерге сұраныстың артуымен байланысты. Alphabet нақты түрде TPU жүйелерінің сатылымдарының Google Cloud кірісіне елеулі үлес қосқанын атап өтті, дегенмен бұл сегменттің нақты үлесі ашылмады.

Google үшін меншікті ИИ чиптері қаржылық пайда алудың екі ықтимал көзі болып табылады. Біріншісі - Gemini, іздеу және басқа қызметтер үшін есептеу шығындарын оңтайландырумен байланысты. Екіншісі - Google Cloud арқылы клиенттерге TPU ұсыну және үшінші тарап деректер орталықтарына орнату үшін дайын жүйелерді сату. Бұл модель компанияның бұлттық инфрақұрылымынан тыс меншікті үдеткіштердің коммерциялық қолданылуын кеңейтуге мүмкіндік береді.

Google Cloud үшін бұлттық есептеулер сұраныстарды өңдеу сапасы мен жылдамдығын сақтай отырып, инференс құны төмендеген сайын табыстырақ бола алады. Алайда, бұл әсер жабдықты пайдалану, клиенттерге баға белгілеу және инфрақұрылым құру шығындарына байланысты.

Үшінші тоқсанда Alphabet-тің капиталдық шығындары 51,4 миллиард долларды құрады, ал еркін ақша ағыны (FCF) теріс болып, -9,1 миллиард долларға жетті. Техникалық инфрақұрылымға үлкен инвестициялардан басқа, FCF-ке TPU жүйелерін сату үшін қор жинақтау және Еуропалық комиссияның 5,2 миллиард долларлық айыппұлы әсер етті. Компания 2026 жылдың барлық жылына капиталдық шығындар болжамын 195–205 миллиард доллар аралығында сақтап қалды.

Жоғары капиталдық шығындар, жабдықтың амортизациясы және деректер орталықтарының энергия тұтынуы қаржылық нәтижелерге қысым көрсетуі мүмкін, тіпті жеке есептеу операцияларының құны төмендесе де. Сонымен қатар, Alphabet TPU сатылымдарының табыстылығын басқа Google Cloud өнімдерінен бөлек әлі ашқан жоқ.

Сондықтан, Alphabet (GOOGL) акционерлері үшін, бұлттық бизнестің табыстылығы жасанды интеллектке инвестициялардың тиімділігін бағалаудың негізгі критерийлерінің бірі болып табылады. Кірісті арттыру ғана емес, сонымен қатар есептеу қуатын кеңейтуді тұрақты пайда мен оң ақша ағынына айналдыру маңызды.

Google-дың күшеюі Nvidia-ның қаржылық нәтижелеріне қалай қауіп төндіруі мүмкін

Қазіргі уақытта Nvidia-ның қаржылық көрсеткіштері оның шешімдеріне сұраныстың әлсіреуін көрсетпейді. 2027 қаржы жылының екінші тоқсанында, 2026 жылдың 26 шілдесінде аяқталған, компанияның кірісі 96,2 миллиард долларға жетіп, жылдық есеппен 106%-ға өсті. Деректер орталығы бөлімі 89 миллиард доллар әкелді, бұл өткен жылдың сол кезеңімен салыстырғанда 117%-ға көп. Nvidia-ның GAAP бойынша жалпы маржасы 75% болды.

Алайда, нарықтың жылдам өсуі бәсекелестік ортаның өзгеруін жоққа шығармайды. Егер Google және басқа ірі технологиялық компаниялар кейбір тапсырмаларды өздерінің үдеткіштеріне ауыстыруды жалғастырса, бұл болашақта GPU сатып алуларына әсер етуі мүмкін. Мұндай ауысу, әсіресе, пайдаланушы сұраныстарын өңдеу құны қызметтің табыстылығына тікелей әсер ететін инференс сегментінде айтарлықтай байқалуы мүмкін.

Күшейтілген бәсекелестік Nvidia үшін екі ықтимал тәуекелді тудырады. Біріншіден, баламалардың пайда болуы бұлттық операторларға бір жеткізушіге тәуелділікті азайтуға және капиталдық шығындарды қайта бөлуге мүмкіндік береді. Екіншіден, экономикалық тұрғыдан тартымды мамандандырылған үдеткіштер баға қысымын күшейтіп, Nvidia-ның жоғары жалпы маржаны сақтап қалу мүмкіндігін шектеуі мүмкін.

Алайда, Nvidia-ның белгілі бір есептеу тапсырмаларындағы үлесінің азаюы оның жалпы кірісінің төмендеуіне әкелмейді. Жасанды интеллект агенттерінің дамуы, модельдердің күрделілігі және инфрақұрылымның кеңеюі GPU-лар мен мамандандырылған процессорларға жоғары сұранысты сақтап қалуы мүмкін. Сонымен қатар, жабдықты таңдағанда тұтынушылар тек үдеткіштердің бағасын ғана емес, сонымен қатар бағдарламалық қамтамасыз етудің үйлесімділігін, жүйенің сенімділігін және жалпы пайдалану шығындарын да ескереді.

Жеке мәселе инфрақұрылымның өзін-өзі ақтауымен байланысты. Технологиялық компаниялар деректер орталықтарын неғұрлым көп салса, олар үшін жабдықты жоғары деңгейде пайдалану және клиенттерден жеткілікті табыс алу соғұрлым маңызды болады. UNUM бұл мәселені бұрын "ИИ бумы қарызға алынған ақшаға" аналитикалық мақаласында егжей-тегжейлі қарастырған болатын.

Осылайша, Nvidia үшін қауіп оның жабдығының бірден ығыстырылуында емес, жасанды интеллект үдеткіштеріне сұраныс құрылымының біртіндеп өзгеруінде жатыр. Сала тез өсіп келе жатқанда, екі өндіруші де есептеу қажеттіліктерінің артуынан пайда көре алады. Бірақ бәсекелестік күшейген сайын, инвесторлар сату рентабельділігін, баға саясатын және тапсырыстардың тұрақтылығын мұқият бағалауы қажет болады.

Инвесторлар назар аударуы тиіс негізгі көрсеткіштер

Google мен Nvidia арасындағы бәсекелестік тек жабдық өндірушілеріне ғана емес, сонымен қатар технологиялық компаниялардың акционерлеріне де әсер етеді. Ұзақ мерзімді перспективаларды бағалау үшін жаңа процессорлардың өнімділігі туралы мәлімдемелерге ғана емес, қаржылық нәтижелерді есептеудің нақты экономикасымен салыстыру қажет.

Назар аударуға тиіс негізгі көрсеткіштер:

Алайда, Google Cloud және Nvidia деректер орталығының кірістерін бір нарықтың көрсеткіштері ретінде тікелей салыстыруға болмайды. Alphabet-тің бұлтты сегменті әртүрлі қызметтер мен инфрақұрылым сатылымдарын қамтиды, ал Nvidia жабдықтар мен деректер орталығы шешімдерінен түсетін кірісті көрсетеді.

Инвесторлар үшін келесі маңызды оқиға 2027 қаржы жылының үшінші тоқсанына арналған Nvidia нәтижелерінің жариялануы болады, ол 2026 жылдың 17 қарашасына жоспарланған. Компания бұрын тоқсандық кірісті шамамен 108 миллиард доллар деп болжаған болатын, мүмкін 2% ауытқумен. Жаңа есеп баламалы жасанды интеллект үдеткіштерінің кеңеюі аясында сұраныс динамикасы мен бизнес рентабельділігін бағалауға мүмкіндік береді.

Компанияның дамуын және оған қатысты жарияланымдарды UNUM-дағы Nvidia бетінде қадағалай аласыз.

Google-дың Nvidia-ға қарсы жеңісті қамтамасыз етпейтін артықшылықтары

Google-дың меншікті процессорлары арнайы архитектура, бұлтты инфрақұрылым және бағдарламалық құралдар жиынтығының арқасында неғұрлым маңызды бәсекелестік факторға айналуда. Компания TPUs-ды өз міндеттері үшін оңтайландырып қана қоймай, оларды сыртқы клиенттер үшін коммерциялық өнімге біртіндеп айналдыруда.

Алайда, жеке жүйелердің технологиялық артықшылықтары TPUs-дың Nvidia GPU-ларын толығымен алмастыра алатынын әлі дәлелдемейді. Нарықтағы нақты өзгерістер есептеу құнына, әзірлеу жеңілдігіне, жабдықтың қолжетімділігіне және Google-дың рентабельділікті төмендетпей өндірісті кеңейту қабілетіне байланысты болады.

Инвесторлар үшін негізгі сұрақ - Alphabet TPU дамуын тұрақты пайда өсіміне айналдыра ала ма және Nvidia жоғары маржаларды бәсекелестіктің күшеюі аясында сақтай ала ма. Жеке техникалық сипаттамалардан гөрі қаржылық нәтижелер мен есептеудің экономикалық тиімділігі Google-дың меншікті жасанды интеллект чиптерінің қаншалықты маңызды қауіпке айналатынын көрсетеді.