Содержание
К 2028 году Google TPU v9 могут выйти на тираж 12-15 млн ускорителей ИИ. Такую оценку дала Fubon Research в клиентской записке, которую опубликовал Sean.
Если прогноз сойдется, Google выпустит сопоставимое число AI-ускорителей с Nvidia. А по верхней границе оценки даже обгонит ее по штукам. Это не значит, что Nvidia внезапно потеряет рынок. Но баланс сил в железе для ИИ станет заметно сложнее.
Угол тут простой: перед нами не анонс продукта, а расчет аналитиков. Поэтому отделяем твердые цифры от предположений.
Оценка Fubon: 12-15 млн TPU v9 против 12,4 млн GPU Nvidia
Fubon Research пишет, что в 2028 году TPU Google перейдут к поколению V9. Эти ускорители получат четыре вычислительных кристалла, поэтому потребление производственных мощностей вырастет более чем вдвое к 2027 году.
Google занимается собственными TPU около десяти лет. Компания была одним из первых гиперскейлеров, который пошел в кастомные AI-чипы. С тех пор Google постепенно наращивает их установку в своих дата-центрах.
| Компания | Продукт | Оценка поставок | Год |
|---|---|---|---|
| TPU v9 | 12-15 млн ускорителей | 2028 | |
| Nvidia | AI GPU для дата-центров | 8,2 млн ускорителей | 2026 |
| Nvidia | AI GPU для дата-центров | 12,4 млн ускорителей | 2028 |
Разброс у Google большой. Разница между 12 и 15 млн — это 20%, а не статистическая погрешность. Но даже нижняя граница ставит Google рядом с Nvidia по годовым объемам.
Производительность TPU v9 пока сравнивать рано. В 2028 году Nvidia будет продвигать Rubin и Rubin Ultra. У Google нет публичных тестов против этих решений, поэтому любые выводы по скорости пока шум.
TSMC может не хватить для такого объема
Fubon считает, что одной TSMC будет сложно закрыть план Google. Поэтому аналитики прямо называют мощности Intel Foundry необходимыми к 2028 году.
Здесь важно не только число пластин. TPU v9, судя по описанию, строится вокруг четырех крупных compute dies. Для такого дизайна критична упаковка чиплетов, а не только техпроцесс.
У Intel для этого есть EMIB и EMIB-T. У TSMC есть CoWoS-L. Эти подходы несовместимы между собой, поэтому кристаллы проектируют с оглядкой на конкретную упаковку.
За последние месяцы уже появлялись сообщения, что Intel получила заказ на выпуск более 3 млн TPU для Google. Bloomberg писал, что этому предшествовали месяцы тестов продвинутой упаковки Intel. Речь шла именно о связке кремния и упаковочных технологий, а не о простом переносе заказа с одной фабрики на другую.
Если Google действительно разделит выпуск между TSMC и Intel, это станет крупной победой для Intel Foundry. Для Intel такой клиент важен не рекламой, а загрузкой передовых мощностей.
Nvidia сохраняет дефицит, но CUDA получает еще одного соперника
Даже 15 млн TPU не делают Nvidia слабой. Спрос на AI-ускорители растет быстрее, чем фабрики успевают расширять выпуск. В таких условиях Google и Nvidia могут одновременно увеличивать парк железа.
Nvidia сейчас продает AI GPU на весь рынок. Google в основном ставит TPU под собственную инфраструктуру. Компания вряд ли полностью прекратит закупки Nvidia, потому что чужие модели и клиенты облака часто живут в экосистеме CUDA.
Но главный риск для Nvidia лежит не в штуках. TPU работают с программным стеком Google, который конкурирует с CUDA. Именно софт удерживает Nvidia в дата-центрах крепче, чем отдельная модель GPU.
Для конкурентов Google эта история тоже неприятная. Вертикальная интеграция снова набирает вес: облачный провайдер проектирует чип под свои дата-центры, свои модели и свои сервисы. Готовая видеокарта из каталога хуже ложится в такую схему.
По оценке Fubon, Nvidia сможет снова поднять производство с поколениями Feynman и Feynman Ultra в 2029-2030 годах. Формулировка аналитиков по Google жесткая: «Сложно достичь цели Google только с TSMC; поставки Intel нужны к 2028 году».
