Meta розглядає можливість використання чіпів TPU від Google для дата-центрів у 2027 році, акції Nvidia (NVDA) перед відкриттям ринку впали

У вівторок під час позабіржової торгівлі акції Nvidia впали на 3,2%, оскільки раніше з'явилася інформація про те, що Meta веде переговори про використання AI-чіпів Google. На фоні цієї новини акції Alphabet зросли на 2,1%, інвестори аналізують можливі зміни в ландшафті AI-апаратного забезпечення.

«The Information» повідомила в понеділок, що Meta розглядає можливість розгортання тензорних обробних одиниць (TPU) від Google у своїх центрах обробки даних до 2027 року. Цей гігант соціальних мереж може орендувати TPU від Google Cloud вже наступного року.

Для Google отримання Meta в якості клієнта підтвердить ефективність його технології кастомізованих чіпів. TPU вперше були представлені у 2018 році для внутрішнього використання в хмарному бізнесі Google. Ці чіпи пройшли через кілька поколінь розвитку, кожне з яких спеціально розроблено для навантажень штучного інтелекту. Кастомізовані характеристики TPU надають Google перевагу. Експерти зазначають, що чіпи, створені для конкретних завдань, можуть забезпечити вищу ефективність у порівнянні з універсальними обчисленнями.

Meta є одним з найбільших інвесторів в інфраструктуру штучного інтелекту у світі. Компанія прогнозує, що лише в цьому році її капітальні витрати досягнуть 70-72 мільярдів доларів. Ця потужна купівельна спроможність робить вибір чіпів Meta впливовим для всієї галузі.

Технологічні компанії активно шукають альтернативи графічним процесорам Nvidia. Незважаючи на те, що Nvidia все ще зберігає лідируючі позиції на ринку, тенденція до диверсифікації стає все більш очевидною.

Гугл нещодавно уклав угоду з Anthropic про закупівлю до 1 мільйона TPU. Аналітик Seaport Джей Голдберг назвав цю угоду «сильним підтвердженням» цієї технології. Він зазначив, що багато компаній раніше вже оцінювали TPU, а тепер, можливо, ще більше компаній розглядають можливість впровадження.

Відмінності в архітектурі чіпів є критично важливими. GPU спочатку були розроблені для рендерингу графіки у відеоіграх. Виявилося, що вони дуже добре підходять для навчання штучного інтелекту, оскільки вони можуть ефективно обробляти величезні обсяги даних та паралельні обчислення. TPU, навпаки, використовують інший підхід, вони є спеціалізованими інтегральними схемами, які з самого початку були розроблені для дискретних застосувань, спеціально розроблених Google для завдань штучного інтелекту та машинного навчання. (CoinCentral)