Google планирует в ближайшие годы значительно увеличить производство собственных ускорителей для искусственного интеллекта, стремясь выйти на уровень поставок Nvidia. По данным аналитических прогнозов, к 2028 году компания рассчитывает довести выпуск новых чипов TPU v9 до 12–15 млн единиц в год.
Если эти планы воплотятся в жизнь, Google сможет конкурировать с Nvidia по объему производимой инфраструктуры. Согласно оценкам экспертов, в 2026 году поставки графических процессоров Nvidia для дата-центров составят около 8,2 млн штук, а к 2028 году этот показатель может увеличиться до 12,4 млн. Таким образом, облачный гигант намерен самостоятельно обеспечивать потребности своей экосистемы в масштабах, сопоставимых с основным мировым поставщиком решений для ИИ.
Особенности TPU v9 и вызовы производства
Ожидается, что ускорители TPU девятого поколения, дебют которых запланирован на 2028 год, будут построены на базе четырех вычислительных кристаллов. Переход на чиплетную компоновку стал общеотраслевым трендом, однако выпуск подобных изделий в многомиллионных тиражах сопряжен с серьезными технологическими трудностями. Использование нескольких крупных кристаллов требует применения передовых методик межсоединений и упаковки.
Основным препятствием для реализации столь амбициозной программы может стать нехватка производственных мощностей. Одной лишь TSMC будет недостаточно для выполнения заказа такого объема, поэтому Google, вероятно, придется привлечь к производству подразделение Intel Foundry. Это создает дополнительные сложности: технологии упаковки у разных вендоров различаются, и решения Intel (например, EMIB) не обладают прямой совместимостью со стандартом CoWoS-L, используемым TSMC.
Стратегическое значение собственной инфраструктуры
Google занимается разработкой собственных специализированных чипов уже около десяти лет. Если раньше TPU были лишь вспомогательным инструментом для оптимизации внутренних нагрузок, то сегодня они стали фундаментом облачного бизнеса компании. Подобная стратегия позволяет Google получить полный контроль над вычислительной инфраструктурой и цепочками поставок.
Впрочем, это не означает автоматический отказ от закупок продукции Nvidia. Ранее аналитики отмечали, что Google может выпустить до 15 млн ИИ-ускорителей TPU v9 за год, создавая мощный противовес рыночным лидерам. На текущий момент прямых сравнительных тестов производительности будущего поколения TPU с архитектурами уровня Nvidia Rubin или Rubin Ultra не существует. Тем не менее сам масштаб планов поискового гиганта подтверждает, что в современной гонке ИИ-технологий успех всё чаще определяется не только архитектурным преимуществом, но и физическими объемами развернутого оборудования.
