Google продал столько мощности TPU, что его собственные исследователи стоят в очереди за остальным.

      Alphabet управляет самой завидной инфраструктурой ИИ в отрасли. Успех сделок с третьими сторонами с Anthropic и Meta стал причиной того, что внутренний доступ стал конкурентным ресурсом. Google потратил десятилетие на тихое создание самой завидной позиции в инфраструктуре ИИ: здоровый облачный бизнес, собственные кастомные чипы и контракты на поставку, которые делают его TPU стандартной альтернативой Nvidia для крупных внешних клиентов. Успех этой стратегии породил внутреннюю проблему, которую компания не предвидела. Жюлия Лав из Bloomberg сообщила в понедельник, что собственные исследователи ИИ Google, включая команды внутри Google DeepMind, теперь борются за доступ к вычислительным ресурсам, которые их работодатель также продает Anthropic и Meta. 💜 технологий ЕС Последние слухи из технологической сцены ЕС, история от нашего мудрого основателя Бориса и немного сомнительного ИИ-арта. Это бесплатно, каждую неделю, в вашем почтовом ящике. Подпишитесь сейчас! Структурная причина проста. Google согласился инвестировать до 40 миллиардов долларов в Anthropic по сделке, которая включает пять гигаватт мощности TPU на протяжении пяти лет и доступ к до одному миллиону чипов Ironwood седьмого поколения. Отдельная линия поставок, посредником которой является Broadcom, охватывает еще 3,5 ГВт мощности TPU для Anthropic с 2027 года, основываясь на 1 ГВт, который компания уже получает в 2026 году. Сам Anthropic публично описал стек TPU Google как центральный для своего плана обучения и обслуживания. Meta, другой клиент TPU коммерческого масштаба, упомянутый Bloomberg, подписала свою собственную сделку ранее в этом году. Мощность, которую эти обязательства блокируют, недоступна для внутренних команд моделей Google без ожидания в очереди. Генеральный директор DeepMind Демис Хассабис сказал ранее в этом году, что ограничение действует в двух направлениях. Часть узкого места связана с аппаратным обеспечением: «несколько поставщиков нескольких ключевых компонентов», как он выразился, с высокоскоростной памятью от Samsung, Micron и SK Hynix, которые являются наиболее часто упоминаемыми узкими местами. Часть из этого связана с пропускной способностью исследований, потому что, по словам Хассабиса, исследователи «нуждаются в большом количестве чипов, чтобы иметь возможность экспериментировать с новыми идеями в достаточном масштабе». Ограничение по аппаратному обеспечению частично находится вне контроля Google. Ограничение внутреннего распределения — нет. Арифметика под этим значением велика. Alphabet находится в рамках направленного капитального расхода от 175 до 185 миллиардов долларов на 2026 год, в рамках совокупных расходов Big Tech на инфраструктуру ИИ, которые в этом году превысили 650 миллиардов долларов. Google, по собственным комментариям, вводит в эксплуатацию более одного гигабата новой вычислительной мощности ИИ в 2026 году. Десятилетняя ставка на TPU наконец дает тот вид экономического преимущества, который позволяет компании продавать свои чипы, размещать модели своих конкурентов и проводить собственные передовые исследования на одной и той же платформе. Платформа просто больше не достаточно велика для всех трех применений одновременно. В отчетах Bloomberg упоминаются два конкретных сигнала напряженности. Исследователи, включая Иоанниса Антоноглу, многолетнего сотрудника DeepMind, покинули компанию ради стартапов за последние 18 месяцев, и эта тенденция ускорилась, поскольку доступ к вычислительным ресурсам стал труднее обеспечить внутри Google. Орен Этциони, бывший генеральный директор Allen Institute for AI, упомянутый в статье, публично охарактеризовал динамику как предсказуемый результат внутреннего рынка, в котором вычисления распределяются по старшинству менеджеров, а не по экономике единичных затрат, которые регулируют контракты с внешними клиентами. Google провел последние 18 месяцев в деликатном положении: ему необходимо, чтобы его программа TPU продемонстрировала объемный интерес со стороны названных внешних клиентов, чтобы подтвердить технологию по сравнению с Nvidia, при этом сохраняя достаточную внутреннюю мощность для тренировок Gemini и исследований DeepMind. Четырехсторонняя цепочка поставок чипов для вывода с Broadcom, MediaTek и Marvell является хеджированием, направленным на снятие ограничения путем добавления мощности после обучения TPU. Она еще не была отправлена в масштабе, необходимом для удовлетворения кривой спроса. Google не оспаривал рамки внутреннего распределения Bloomberg на официальном уровне; он указал на свою более широкую инвестиционную позицию в инфраструктуре и на то, что ограничения вычислений являются условием для всей категории, а не специфическим для Google. Это правда по имеющимся данным: каждый крупный поставщик моделей, по самым чистым данным о доходах за первый квартал 2026 года, ограничен в вычислениях относительно своих собственных исследовательских амбиций. Что делает версию Google новостной, так это сопоставление: компания одновременно стала крупнейшим поставщиком инфраструктуры для своих основных конкурентов. Если она сможет продолжать продавать актив и использовать его — это вопрос, который решат следующие несколько кварталов.