TPU.
Google разрабатывает ИИ-чип Frozen v2, который «зашьет» архитектуру Gemini непосредственно в кремний
Google работает над новым серверным ИИ-чипом под внутренним названием Frozen v2, который должен существенно повысить эффективность выполнения моделей Gemini. По данным The Information, компания планирует реализовать часть архитектуры модели непосредственно на аппаратном уровне, что позволит сократить энергопотребление и увеличить производительность инференса. Проект пока находится на ранней стадии и официально не анонсирован.
Новые TPU восьмого поколения от Google. Обучение и инференс теперь отдельно?
На конференции Google Cloud Next были представлены
Google представила чипы TPU восьмого поколения
На конференции Cloud Next ‘26 компания Google представила разработанные в сотрудничестве с Google DeepMind энергоэффективные чипы TPU восьмого поколения для обучения ИИ и ИИ-инференса.
Google TPU позволило OpenAI сэкономить 30% на чипах Nvidia
Google переходит от внутреннего потребления чипов к розничной торговле, что напрямую бросает вызов доминированию Nvidia на рынке. Новый анализ показывает, что само существование новейших TPU от Google уже снижает цены на вычислительные мощности для ИИ.
Nvidia забила тревогу: TPU Google угрожает монополии на ИИ-чипы
ИИ-чипы Google (TPU) набирают популярность, и такие компании, как Meta* и Anthropic, начали их использовать, создавая реальную конкуренцию NVIDIA. Эта новость не прошла для рынка бесследно: рыночная стоимость NVIDIA рухнула почти на 5%, что эквивалентно потере около 150 миллиардов долларов. Столь резкая реакция инвесторов наглядно показывает, насколько серьёзно воспринята угроза давнему доминированию компании.В ответ NVIDIA предприняла двойственную тактику: публично заявила, что «рада» успехам Google, но одновременно с этим представила собственный аналогичный чип ASIC, чтобы не упустить инициативу.
Google может составить конкуренцию NVIDIA с TPU-чипами
Google усиливает позиции на рынке чипов для искусственного интеллекта. По оценкам аналитиков, если объединить подразделение по разработке TPU и лабораторию DeepMind в отдельную компанию, её стоимость могла бы достичь $900 млрд.
