Google планирует получить от 12 до 15 миллионов собственных ИИ-процессоров TPU v9 к 2028 году
Такой объём производства TPU v9 может сравняться с поставками всех ИИ-ускорителей Nvidia на рынок в 2028 году или даже превзойти их
Чтобы выйти на эти показатели, Google почти наверняка придётся задействовать мощности Intel Foundry в дополнение к TSMC
Наращивание выпуска TPU способно сделать Google крупнейшим владельцем ИИ-инфраструктуры в мире и усилить конкуренцию с экосистемой CUDA
Google одной из первых среди гиперскейлеров — крупнейших операторов облачных дата-центров — начала около десяти лет назад разрабатывать собственные ИИ-процессоры и с тех пор постоянно наращивает их применение. Судя по аналитической записке Fubon Research для клиентов, компания настолько уверена в своём процессоре TPU v9, выход которого намечен на 2028 год, что планирует заказать от 12 до 15 миллионов таких чипов. Если эти данные верны, Google сможет выпускать не меньше ИИ-ускорителей, чем Nvidia поставляет всему рынку, а для достижения такого объёма ей, вероятно, придётся привлечь мощности Intel Foundry.
Важно сразу оговориться: официально Google раскрывала характеристики только до восьмого поколения TPU — представленных весной ускорителей TPU 8t (для обучения) и TPU 8i (для работы уже обученных моделей). Ни объёмы, ни спецификации девятого поколения компания публично не подтверждала, поэтому цифру в 12–15 миллионов стоит воспринимать как оценку аналитиков, а не как подтверждённый заказ или фактические поставки.
Источник изображения — tomshardware.com
Планы Google в цифрах
«По нашим данным, к 2028 году Google рассчитывает располагать 12–15 миллионами TPU», — говорится в записке Fubon. «В 2028 году процессоры Google перейдут в поколение V9 с четырьмя вычислительными чиплетами, а это предполагает более чем двукратный рост потребления производственных мощностей по сравнению с 2027 годом».
По оценке Fubon, в 2026 году Nvidia поставила для дата-центров 8,2 миллиона ИИ-ускорителей и к 2028 году планирует довести этот показатель до 12,4 миллиона. Если прогноз по 12–15 миллионам TPU девятого поколения верен, Google выпустит как минимум сопоставимое количество ускорителей, а по верхней границе — и больше, чем Nvidia отгрузит всему рынку.
При этом слово «располагать» не означает, что весь объём будет произведён и продан на сторону именно в 2028 году. Речь идёт о совокупном парке: часть TPU Google задействует в собственных дата-центрах, часть предоставит клиентам через Google Cloud, а часть поставит в виде готовых систем в инфраструктуру заказчиков.
Почему одной TSMC не хватит
«Детального распределения заказов у нас пока нет, но мы считаем, что выйти на цели Google силами одной только TSMC будет трудно, и к 2028 году поставки со стороны Intel станут обязательными», — отмечается в записке.
Аналитики Fubon сомневаются, что выделенных мощностей TSMC хватит, чтобы закрыть спрос Google на 12–15 миллионов TPU девятого поколения. Дополнительный аргумент — передовая упаковка чипов: свободные мощности TSMC по технологии CoWoS фактически расписаны до 2027 года включительно, поэтому компании приходится искать альтернативу.
За последние месяцы появлялись сообщения, что Intel уже получила от Google заказ на выпуск более трёх миллионов TPU: по данным издания The Information, речь идёт о производстве на техпроцессе 18A с упаковкой EMIB, после нескольких месяцев испытаний передовых упаковочных технологий Intel. Если Google действительно намерена печатать чипы на Intel Foundry, задействовать её упаковочные сервисы вполне логично. Здесь есть тонкость: при проектировании вычислительных чиплетов приходится заранее закладывать технологию упаковки, поскольку Intel EMIB/EMIB-T и TSMC CoWoS-L несовместимы между собой.
Четыре чиплета и ставка на производительность
Как TPU v9 от Google будет смотреться на фоне Rubin и Rubin Ultra от Nvidia, пока неизвестно. Но само решение разместить в ускорителе четыре вычислительных чиплета ясно говорит о том, что компания делает крупную ставку на производительность. Собрать ИИ-ускоритель из четырёх больших вычислительных чиплетов — серьёзная инженерная задача, и, судя по всему, Google её уже решила.
Что это значит для расстановки сил на рынке ИИ
Если планы по 12–15 миллионам TPU в 2028 году подтвердятся (стоит помнить, что разброс между 12 и 15 — это 20%, а значит, очень много) и Google действительно будет ежегодно вводить в строй больше ИИ-ускорителей, чем Nvidia продаёт всему рынку, это станет переломным моментом для всей отрасли ИИ-железа. Google не только превратится в крупнейшего в мире потребителя ИИ-ускорителей (полностью отказываться от оборудования Nvidia компания вряд ли станет), но и со временем станет владельцем самого мощного парка ИИ-оборудования на планете.
Масштаб виден и по энергопотреблению: например, Anthropic законтрактовала около 3,5 ГВт мощностей, привязанных к TPU Google, начиная с 2027 года. Одно только это обязательство показывает, сколько сетевых ресурсов гиперскейлеры оттягивают на себя у остальных потребителей. Будет ли Google в первую очередь обслуживать собственные сервисы или отдаст большую часть мощностей внешним клиентам — пока открытый вопрос.
Для конкурентов же эта веха подчёркивает растущую значимость вертикально интегрированной ИИ-инфраструктуры: облачные провайдеры всё чаще проектируют чипы под собственные программные стеки, задачи и дата-центры, а не закупают готовые GPU.
Главная угроза для Nvidia — не объёмы, а программный стек
При этом превосходство Google по объёму поставок не обязательно пошатнёт доминирование Nvidia. Спрос на ИИ растёт настолько быстро, что обе компании могут одновременно наращивать развёртывание — просто Google будет расти быстрее, по крайней мере пока Nvidia не выведет на рынок ускорители Feynman и Feynman Ultra в 2029–2030 годах. К тому же ИИ-ускорители Nvidia попросту распроданы. По-настоящему тревожить компанию должны не объёмы TPU, которые способна развернуть Google, а то, что эти процессоры опираются на программный стек, конкурирующий с CUDA — главным конкурентным преимуществом Nvidia.
