Во вторник рынок ценных бумаг компаний в сфере ИИ пришёл в движение после появления в понедельник публикации ресурса The Information о том, что Meta✴ ведёт переговоры с Google об использовании ИИ-ускорителей TPU в её ЦОД в 2027 году. По данным источника ресурса, стороны также обсуждают возможность аренды этих чипов в Google Cloud уже в следующем году, что являются частью более масштабной стратегии Google по привлечению клиентов к использованию TPU в её облаке.

Этот шаг ознаменует собой отход от текущей стратегии Google, нацеленной на использование TPU только в собственных ЦОД, что приведёт к обострению конкуренции на многомиллиардном рынке ИИ-ускорителей, отметило агентство Reuters. В Google Cloud предположили, что эта стратегия может помочь компании получить до 10 % годовой выручки NVIDIA, т.е. миллиарды долларов, говорится в публикации The Information.

Заключение сделки станет сигналом о растущем спросе на чипы Google и потенциальной возможности бросить в будущем вызов доминированию NVIDIA на рынке, тем более что Google ранее договорилась о поставке Anthropic до 1 млн чипов TPU, пишет Bloomberg. О таком развитии событий аналитики говорили ещё в прошлом году, а уже в этом году появились слухи, что Google готова предложить свои чипы другим провайдерам. Впрочем, Anthropic получила и полмиллиона фирменных ускорителей AWS Trainium.

Источник изображения: Google

Новость о переговорах вызвала падение во вторник акций NVIDIA на 4,3 %. Акции Alphabet, материнской компании Google, выросли на 4,2 % после более чем 6 % роста в понедельник. Акции Broadcom, участвующей в разработке TPU, выросли более чем на 2 % на премаркете во вторник после роста на 11 % накануне, сообщил CNBC. «Google Cloud испытывает растущий спрос как на наши собственные TPU, так и на GPU NVIDIA; мы намерены поддерживать обе платформы, как и делали это много лет», — заявил представитель Google телеканалу CNBC.

Акции AMD, ранее считавшейся наиболее реальным конкурентом NVIDIA на рынке GPU, во вторник упали на 7,5 %. Акции разработчика чипов Arm упали на 4,2 %. Акции компаний в Азии, связанных с Alphabet, выросли в начале торгов во вторник. В Южной Корее акции IsuPetasys Co., которая поставляет многослойные платы для Alphabet, подскочили на 18 %, установив новый рекорд роста в течение дня. На Тайване акции MediaTek выросли почти на 5 %.

В последние месяцы Google набрала обороты, сумев привлечь Berkshire Hathaway, принадлежащую Уоррену Баффету (Warren Buffett), в качестве инвестора, превратив облачное подразделение в двигатель роста и получив высокие первые отзывы о своей новейшей модели Gemini 3. Предоставление чипов NVIDIA в аренду клиентам является крупным источником дохода для ее облачного подразделения, пишет Reuters.

Чтобы справиться с доминированием NVIDIA, компании потребуется преодолеть почти двадцатилетнюю историю NVIDIA CUDA, которая затрудняет вытеснение её экосистемы. Более 4 млн разработчиков по всему миру используют CUDA для создания ИИ-приложений и других программ. Кроме того, Google должно хватать TPU на всех клиентов. Следует учесть и то, что Meta✴ разрабатывает собственные ИИ-ускорители MTIA.

UPD 01.12.2025: Сайнин Се (Saining Xie), бывший сотрудник ИИ-лаборатории Meta✴ FAIR (Fundamental AI Research), сообщил, что Meta✴ использовала Google TPU как минимум с 2020 года, однако из-за малого интереса среди других разработчиков внутри компании в начале 2023 года она отказалась от контракта с Google Cloud. Примерно за год до этого Meta✴ анонсировала создание самого мощного на тот ИИ-суперкомпьютера в мире — RSC (Research SuperCluster).

Google объявила о доступности в ближайшие недели ИИ-ускорителя седьмого поколения TPU v7 Ironwood, специально разработанного для самых требовательных рабочих нагрузок: от обучения крупномасштабных моделей и сложного обучения с подкреплением (RL) до высокопроизводительного ИИ-инференса и обслуживания моделей с малой задержкой.

Google отметила, что современные передовые ИИ-модели, включая Gemini, Veo, Imagen от Google и Claude от Anthropic, обучаются и работают на TPU. Многие компании смещают акцент с обучения этих моделей на обеспечение эффективного и отзывчивого взаимодействия с ними. Постоянно меняющаяся архитектура моделей, рост агентных рабочих процессов и практически экспоненциальный рост спроса на вычисления определяют новую эру инференса.

В частности, ИИ-агенты, требующие оркестрации и тесной координации между универсальными вычислениями и ускорением машинного обучения, создают новые возможности для разработки специализированных кремниевых процессоров и вертикально оптимизированных системных архитектур. TPU Ironwood призван обеспечить новые возможности для инференса и агентных рабочих нагрузок.

Источник изображений: Google

TPU Ironwood был представлен в апреле этого года. По данным Google, он обеспечивает десятикратное увеличение пиковой производительности по сравнению с TPU v5p и более чем четырёхкратное увеличение производительности на чип как для обучения, так и для инференса по сравнению с TPU v6e (Trillium), что делает Ironwood самым мощным и энергоэффективным специализированным кристаллом компании на сегодняшний день. Ускорители объединяются в «кубы» — 64 шт. TPU в 3D-торе, объединённых интерконнектом Inter-Chip Interconnect (ICI) со скоростью 9,6 Тбит/с на подключение.

Google сообщила, что на базе Ironwood можно создавать кластеры, включающие до 9216 чипов (42,5 Эфлопс в FP8), объединённых ICI с агрегированной скоростью 88,5 Пбит/с с доступом к 1,77 Пбайт общей памяти HBM, преодолевая узкие места для данных даже самых требовательных моделей. Компания отметила, что в таком масштабе сервисы требуют бесперебойной доступности. Её гарантирует технология оптической коммутации (OCS), которая реализуется как динамическая реконфигурируемая инфраструктура. А если клиенту требуется больше мощности, Ironwood масштабируется в кластеры из сотен тысяч TPU.

Своим клиентам, пользующимся решениями на TPU, компания предлагает возможности Cluster Director в Google Kubernetes Engine. Это включает в себя расширенные возможности обслуживания и понимания топологии для интеллектуального планирования и создания высокоустойчивых кластеров.

Для предобучения и постобучения компания предлагает новые улучшения MaxText, высокопроизводительного фреймворка LLM с открытым исходным кодом, которые упрощают внедрение новейших методов оптимизации обучения и обучения с подкреплением, таких как контролируемая тонкая настройка (SFT) и оптимизация политики генеративного подкрепления (GRPO) — алгоритм обучения с подкреплением (RL). Также улучшена поддержка vLLM, что позволит с минимальными усилиями перенести инференс с GPU на TPU. А GKE Inference Gateway позволит снизить задержку выдачи первого токена (TTFT). Никуда не делась и поддержка JAX с PyTorch.

Google рассказала об инициативе Project Suncatcher, предусматривающей использование группировок спутников-ЦОД на основе фирменных ИИ-ускорителей TPU. Предполагается, что спутники будут работать на солнечной энергии, в изобилии поступающей в околоземное пространство, сообщает пресс-служба техногиганта. Спутники будут связаны оптическими каналами.

Размещать спутники в космосе компания намерена не случайно. При выборе подходящей орбиты солнечная панель может быть в восемь раз производительнее, чем на Земле и генерировать электричество практически непрерывно, не завися от погодных условий, что сведёт к минимуму потребность в использовании аккумуляторов.

В будущем космос может стать оптимальным местом для масштабных ИИ-вычислений. Project Suncatcher предполагает создание относительно небольших спутниковых группировок с питанием от солнечных элементов, оснащённых TPU-ускорителями. Возможность использования оптических соединений друг с другом обеспечивает огромный потенциал масштабирования. Кроме того, к минимуму сводится воздействие на земные ресурсы.

Компания опубликовала документ Towards a future space-based, highly scalable AI infrastructure system design, в котором описала прогресс в решении фундаментальных задач, связанных с реализацией проекта, включая высокоскоростную связь между спутниками. Учитываются орбитальная динамика и влияние радиации на вычислительные компоненты. Модульная структура обеспечит создание высокомасштабируемой ИИ-инфраструктуры в космосе в будущем.

Источник изображения: Javier Miranda/unsplash.com

Предлагаемая система представляет собой сеть спутников на солнечно-синхронной низкой околоземной орбите, которые будут практически постоянно находиться под солнечными лучами. Выбор орбиты позволяет максимально эффективно использовать солнечную энергию и снизить потребность в использовании тяжёлых бортовых аккумуляторов. Тем не менее, предстоит решить ряд задач на пути к цели.

Сначала необходимо обеспечить высокоскоростные оптические соединения с низкой задержкой в рамках распределённого космического ЦОД. Для того, чтобы производительность была сопоставима с земными аналогами, необходимо обеспечить связь в десятки терабит в секунду. Этого, возможно, удастся добиться с помощью спектрального уплотнения (DWDM) и пространственного мультиплексирования.

Впрочем, для обеспечения необходимой пропускной способности необходима мощность сигнала в тысячи раз выше, чем в традиционных системах дальнего радиуса действия. Ожидается, что частично решить проблему можно будет, разместив спутники очень близко друг к другу (километры или даже меньше). Компания уже начала стендовые испытания подходящих технологий и добилась с парой приёмопередатчиков скорости передачи 800 Гбит/с в каждом направлении (всего 1,6 Тбит/с).

Также пришлось разработать модели орбитальной динамики близко расположенных спутников, поскольку те должны летать гораздо более «компактно», чем любая существующая система. На динамику орбит, например, влияют несферичность гравитационного поля Земли и потенциальное сопротивление разреженной атмосферы при их движении. Модели показывают, что при размещении спутников на расстоянии в сотни метров друг от друга, скорее всего, потребуются лишь незначительные манёвры по поддержанию стабильности группировок в пределах нужной орбиты.

Стоит отметить и необходимость обеспечения устойчивости TPU к условиям низкой околоземной орбиты. TPU v6e Trillium прошёл испытания в пучке протонов с энергией 67 МэВ для проверки их устойчивости к радиации. Наиболее чувствительными компонентами оказались HBM-модули, но в целом результаты оказались многообещающими для компонентов «из коробки» — TPU Trillium удивительно устойчивы к радиации для применения в космосе.

Источник изображения: Google

Ключевую роль в успехе сыграет экономическая целесообразность проекта и стоимость запуска. Исторически именно высокие затраты на запуск были одним из основных препятствий для создания крупномасштабных космических систем. Тем не менее в Google прогнозируют, что к середине 2030-х гг. цены могут снизиться до менее $200/кг. В компании сообщают, что при таком уровне затрат стоимость запуска и эксплуатации космического ЦОД может стать приблизительно сопоставимой с заявленными затратами на питание эквивалентного наземного дата-центра в расчёте на кВт·ч/год.

Предварительный анализ показывает, что непреодолимых физических и экономических препятствий для вычислений в космосе не имеется, но ещё предстоит решить ряд инженерных задач вроде проблем управления температурным режимом, обеспечения высокоскоростной наземной связи и надёжности орбитальных систем.

Для решения этих задач следующим этапом станет учебная миссия при участии компании Planet, в рамках которой планируется запустить два прототипа спутников уже к началу 2027 года. Будет на практике проверена работа TPU и оптических межспутниковых каналов связи. В конечном итоге группировки гигаваттного масштаба возможно, выиграют от применения новых вычислительных архитектур, более подходящих для космической среды.

Космических проектов в последние годы реализуется немало. Так, буквально в конце октября появилась новость, что Crusoe развернёт облачную платформу на спутнике Starcloud.

Холдинг Alphabet, включающий компанию Google, объявил финансовые результаты III квартала 2025 года, которые превзошли прогнозы аналитиков, в том числе благодаря успешной работе облачного подразделения на фоне высокого спроса на ИИ-сервисы. Спрос настолько велик, что у компании нет свободных TPU-ускорителей, а ожидаемые капзатраты до конца года вырастут ещё на $6–$8 млрд. Акционеры должны радоваться — согласно данным Bloomberg, с начала года ценные бумаги Google выросли на 45 %.

Выручка Alphabet в минувшем квартале, закончившемся 30 сентября, выросла год к году на 16 %, впервые превысив рубеж в $100 млрд и составив $102,3 млрд. Это выше консенсус-прогноза аналитиков, опрошенных LSEG, равного $99,89 млрд. Холдинг отметил, что рост выручки Google Cloud, поискового бизнеса Google, YouTube от рекламы исчисляется двузначными числами в процентах. Скорректированная прибыль на разводнённую акцию составила $3,10 при прогнозе от LSEG в размере $2,33.

Чистая прибыль холдинга выросла на 33 % до $34,98 млрд, прибыль на акцию — на 35 % до $2,87. В сентябре Google была оштрафована антимонопольными органами Европейского союза на $3,45 млрд из-за антиконкурентной практики в рекламном бизнесе, что отразилось на величине чистой прибыли.

Выручка облачного подразделения Google Cloud увеличилась год к году на 34 % до $15,16 млрд, превысив прогноз StreetAccount в размере $14,74 млрд, в основном за счёт роста доходов Google Cloud Platform (GCP) по основным продуктам GCP, ИИ-инфраструктуре и решениям для генеративного ИИ. Операционная прибыль от облачных технологий выросла на 85 % до $3,6 млрд, а маржа увеличилась с 17,1 % в III квартале 2024 года до 23,7 % в III квартале 2025 года.

Источник изображений: Google

Объём невыполненных работ по контрактам Google Cloud увеличился на 46 % по сравнению с предыдущим кварталом до $155 млрд, что, по словам финансового директора Alphabet Анат Ашкенази (Anat Ashkenazi), вызвано высоким спросом на корпоративную ИИ-инфраструктуру, включая чипы, и спросом на ИИ-чат-бот Gemini 2.5. Число ежемесячных пользователей Gemini превысило 650 млн.

Генеральный директор Сундар Пичаи (Sundar Pichai) сообщил, что число клиентов облачных сервисов увеличилось почти на 34 % в годовом исчислении, причём более 70 % использует ИИ-продукты. Пичаи отметил, что компания в минувшем квартале заключила больше сделок стоимостью более $1 млрд каждая, чем за предыдущие два года вместе взятые. В том числе речь идёт о крупном контракте с Anthropic, подписанном ранее в этом месяце, и шестилетнем контракте с Meta✴ на сумму более $10 млрд, заключённом в августе.

Ашкенази сообщила, что Google снова повышает прогноз капитальных затрат на 2025 год до $91–$93 млрд с предыдущего в размере $85 млрд. Капзатртаты компании в отчётном квартале составили $24 млрд, что больше, чем $22,4 млрд во II квартале и $17,2 млрд в I квартале. По словам Ашкенази, «подавляющее большинство» капитальных затрат ушло на техническую инфраструктуру: около 60 % — на серверы и 40 % — на ЦОД сетевое оборудование, пишет Data Center Dynamics. Ресурс уточнил, что крупные инвестиции в ЦОД, объявленные в этом квартале, включают $15 млрд инвестиций в штате Андхра-Прадеш (Индия), $5,8 млрд в Бельгии и по $9 млрд в Южной Каролине, Оклахоме и Вирджинии (США).

Согласно прогнозу Ашкенази, напряжённая ситуация с удовлетворением высокого спроса на ИИ-инфраструктуру сохранится в четвёртом квартале и в 2026 году. Пичаи отметил запуск инстансов A4X Max на базе NVIDIA GB300, а также то, что TPU седьмого поколения — Ironwood — скоро станет общедоступным. Ранее, выступая на мероприятии венчурного фонда Andreessen Horowitz (a16z) вице-президент и генеральный директор Google по ИИ и инфраструктуре Амин Вахдат (Amin Vahdat) заявил, что спрос на TPU настолько велик, что компании приходится отказывать клиентам.

Даже TPU прошлых поколений, вышедшие семь-восемь лет назад, загружены на 100 %. При этом компания, с одной стороны, готова арендовать у CoreWeave, своего прямого конкурента в области ИИ-облаков, ускорители NVIDIA Blackwell, которые фактически достанутся OpenAI, а с другой — готова, по слухам, предоставить малым облачным провайдерам свои TPU.

Говоря о проблемах, с которыми сталкиваются гиперскейлеры, особенно при строительстве ЦОД, Вахдат сообщил, что отрасль в настоящее время ограничена такими факторами, как ограниченные ресурсы электроэнергии, доступность земли, получение разрешений и проблемы с цепочкой поставок. В качестве одной из ответных мер компания пошла на перезапуск АЭС Duane Arnold Energy Center (DAEC).

Компания Anthropic объявила о знаковом расширении использования чипов TPU Google Cloud. Это обеспечит компании доступ к вычислительным ресурсам, необходимым для обучения и обслуживания ИИ-моделей Claude новых поколений. В 2026 году Anthropic рассчитывает получить доступ к мощностям, превышающим 1 ГВт, сообщает пресс-служба Google Cloud.

Речь идёт о крупнейшем увеличении использования TPU компанией Anthropic за всё время использования ей тензорных ускорителей Google. Она получит доступ к 1 млн чипов, а также дополнительным сервисам Google Cloud. По оценкам некоторых экспертов, это примерная пятая часть всех TPU Google, но в 2026 году компания намерена развернуть ещё 2,5 млн TPU. Предполагается, что сделка обеспечит R&D-группы Anthropic передовой инфраструктурой, оптимизированной для ИИ-проектов, на годы вперёд.

Как сообщают в Google, Anthropic выбрала TPU из-за привлекательного соотношения цены и производительности, а также благодаря имеющемуся опыту обучения и эксплуатации ИИ-моделей именно с помощью TPU. О стратегическом партнёрстве Anthropic и Google Cloud объявили в 2023 году. На сегодняшний день моделями семейства Claude компании Anthropic в Google Cloud активно пользуются тысячи компаний, включая Figma, Palo Alto Networks, Cursor и др.

Источник изображения: Google Cloud

В Anthropic подчеркнули, что с Google компания давно сотрудничает, а последнее расширение поможет и дальше наращивать вычислительные мощности, необходимые для наращивания возможностей ИИ-систем. В числе клиентов — как компании из списка Fortune 500, так и ИИ-стартапы, которые полагаются на Claude. Расширение вычислительных возможностей гарантирует, что компания сможет удовлетворить стремительно растущий спрос, сохраняя актуальность ИИ-продуктов.

В Google Cloud отметили, что Anthropic использует TPU уже несколько лет с оптимальным для неё соотношением цены и производительности, в Google продолжают инновации, опираясь на «зрелое» портфолио ИИ-ускорителей, включая TPU седьмого поколения — Ironwood.

По последним данным, Google обратилась к небольшим облачным провайдерам, обычно сдающим в аренду чипы NVIDIA, с необычным предложением — сдавать в аренду её собственные ИИ-ускорители TPU, ранее доступные только в облаке самой Google, сообщает Trendforce со ссылкой на The Information. Это может привести к прямой конкуренции с NVIDIA.

Сообщается, что Google уже заключила соглашение как минимум с одним поставщиком облачных сервисов — лондонской Fluidstack. Предполагается разместить TPU в нью-йоркском дата-центре последней. Fluidstack предложены льготы для расширения бизнеса за счёт TPU. Если компания не сможет покрыть расходы на аренду ЦОД в Нью-Йорке, Google обещает предоставить поддержку в объёме до $3,2 млрд.

Как утверждается в отчёте, Google ориентируется на молодые компании, в основном на поставщиков облачных услуг, активных пользователей ускорителей NVIDIA. Сообщается, что она уже пыталась заключить аналогичные договоры с другими поставщиками, в настоящее время отдающими предпочтение NVIDIA — включая такие перспективные компании как Crusoe, которая строит ЦОД для OpenAI. Также возможно сотрудничество с CoreWeave, сдающей оборудование NVIDIA в аренду Microsoft (в основном для OpenAI) и также имеющей прямой контракт с OpenAI.

Источник изображения: Google

Google довольно давно работает над созданием ИИ-ускорителей. По данным источников The Information, компания рассматривала возможности расширения связанного с TPU бизнеса, чтобы увеличить выручку и снизить зависимость от чипов NVIDIA. По оценкам Morningstar, совокупную стоимость бизнеса TPU и подразделения DeepMind составляет приблизительно $900 млрд. Отмечается, что вышедшие в декабре 2024 года TPU Trillium шестого поколения, весьма востребованы, ожидается и рост спроса на седьмое поколение ускорителей — TPU Ironwood. Это первая модель, разработанная для масштабного инференса.

Ранее Google в основном применяла TPU для собственных проектов. Однако некоторое время назад доступность TPU для внешних заказчиков в рамках Google Cloud стала намного выше. Эти чипы использует, например, Apple. Впрочем, и она теперь хочет получить ускорители NVIDIA.

Жидкостное охлаждение (СЖО) в ЦОД применяется давно, хотя и не повсеместно. В последнее время оно играет всё более важную роль на фоне роста энергопотребления и тепловыделения ИИ-оборудования. Google рассказала об эволюции охлаждении на уровне дата-центров для своих ИИ-ускорителей TPU, сообщает Chips and Cheese.

Google впервые оснастила свои TPU жидкостным охлаждением ещё в 2018 году после ряда экспериментов, и с тех пор совершенствует СЖО. Текущие решения предназначены именно для масштабов ЦОД. Так, стойки с шестью (5+1) блоками распределения жидкости (CDU) обслуживают до восьми стоек с TPU. Применяются гибкие шланги и быстроразъёмные соединения для удобства обслуживания.

Во внутреннем контуре чипы в контуре соединены последовательно, что приводит к прогреву теплоносителя, поэтому расчёт охлаждающей мощности ведётся по самому горячему чипу в конце каждого контура. От CDU через теплообменники тепло передаётся в общую систему водоснабжения объекта без смешения жидкостей (в обоих контурах вода). По данным Google, энергопотребление насосов СЖО составляет менее 5 % от мощности вентиляторов, необходимых для воздушного охлаждения.

Источник изображения: Chips and Cheese

Google применяет водоблок с разделённым потоком жидкости. Для охлаждения TPUv4 применялась система охлаждения открытого кристалла (bare-die). Способ не вполне безопасен, но с случае с TPUv4 такой подход необходим, поскольку такие ускорители потребляют в 1,6 раз больше энергии, чем TPUv3. Кроме того, компании пришлось поработать над проблемами протечек и появления микроорганизмов.

Источник изображения: Chips and Cheese

Google тщательно проверяет компоненты на герметичность, использует специальные системы оповещения об утечках и проводит плановое обслуживание и фильтрацию. Дополнительно у компании есть набор протоколов реагирования на проблемы и оповещения, что позволяет оперативно устранять угрозы, которые в масштабах ЦОД могут быть весьма существенными.

Источник изображения: Chips and Cheese

В мае сообщалось, что Google готовит мегаваттные стойки. Строго говоря, компания уже начала использовать 416 В AC на входе в стойки и DC-конвертеры, а также оснащать их встроенными ИБП. Кроме того, она динамически управляет энергопотреблением и производительностью как отдельных TPU, так и стоек в целом.

Компания Google Cloud представила тензорный ускоритель TPU седьмого поколения Ironwood, который охарактеризовала как свой самый производительный и масштабируемый настраиваемый ИИ-ускоритель на сегодняшний день и первый среди её чипов, разработанный специально для инференса.

Новый чип представляет собой важный поворот в десятилетней стратегии Google по разработке ИИ-чипов, отметил ресурс VentureBeat. В то время как предыдущие поколения TPU были созданы в первую очередь для рабочих нагрузок обучения и инференса, Ironwood — первый чип, специально созданный для инференса.

Как пояснила Google, Ironwood знаменует значительный сдвиг в развитии ИИ и инфраструктуры — переход от простых ИИ-моделей, которые просто предоставляют информацию в режиме реального времени, к моделям, которые обеспечивают проактивную генерацию идей и интерпретацию данных. Компания назвала этот период «эпохой инференса», когда ИИ-агенты будут активно извлекать и генерировать данные, чтобы совместно предоставлять информацию и ответы, а не просто «голые» сведения.

Источник изображений: Google

Ironwood разработан в соответствии со сложными вычислительными и коммуникационными требованиями «моделей мышления», которые охватывают большие языковые модели (LLM), смешанные экспертные модели (MoE) и сложные задачи для рассуждения. Эти модели требуют массивной параллельной обработки и эффективного доступа к памяти. В частности, Ironwood разработан для минимизации перемещения данных и задержек на чипе при выполнении массивных тензорных манипуляций. Требования размышляющих моделей к вычислительным мощностям выходят далеко за рамки возможностей любого отдельного чипа.

Google Cloud Ironwood будет поставляться в двух конфигурациях: с 256 или с 9216 чипами. Один чип может похвастаться пиковой вычислительной мощностью 4614 Тфлопс (FP8), а кластер из 9216 чипов мощностью порядка 10 МВт выдаёт в общей сложности 42,5 Эфлопс. Ironwood оснащён усовершенствованным блоком SparseCore, предназначенным для ускорения работы с ИИ-моделями, которые используются в системах ранжирования и рекомендаций. Расширенная реализация SparseCore в Ironwood позволяет ускорить более широкий спектр рабочих нагрузок, выйдя за рамки традиционной области ИИ в финансовые и научные сферы.

Каждый чип оснащен 192 Гбайт памяти HBM, что в шесть раз больше, чем у TPU v6 Trillium. Пропускная способность памяти достигает 7,2 Тбайт/с на чип, что в 4,5 раза больше, чем у Trillium. Также используется межчиповый интерконнект Inter-Chip Interconnect (ICI) с пропускной способностью 1,2 Тбайт/с в дуплексе, что в 1,5 раза больше, чем у Trillium. Наконец, самое важное в эпоху ограниченных по мощности ЦОД — Ironwood обеспечивает вдвое большую производительность на Вт по сравнению с Trillium, а в сравнении с самым первым TPU от 2018 года он почти в 30 энергоэффективнее. Для Ironwood используется СЖО.

С Ironwood разработчики также могут задействовать программный стек Pathways от Google DeepMind, чтобы использовать объединённую вычислительную мощность десятков тысяч TPU Ironwood. Как сообщается, Ironwood будет доступен клиентам Google и её собственным разработчикам в конце 2025 года.

Google зафиксировала 10-кратный рост спроса на ИИ-вычисления за последние восемь лет. Как отметил ресурс VentureBeat, перенос Google фокуса на оптимизацию инференса имеет смысл. Обучение производится редко, а операции инференса — миллиарды раз в день. Экономика ИИ всё больше связана с затратами на инференс, особенно по мере того, как модели становятся всё более сложными и требующими больших вычислительных ресурсов.

Компания Google близка к тому, чтобы согласиться на сделку с CoreWeave. Предполагается, что гиперскейлер будет арендовать у последней серверы, оснащённые ускорителями серии NVIDIA Blackwell, сообщает The Information. Сделка находится на «поздних стадиях» согласования. Благодаря ей Google сможет получить доступ к большему количеству новейших ИИ-ускорителей. Об этом издание сообщает со ссылкой на два анонимных источника, знакомых с вопросом.

Ещё два источника добавили, что Google уже пыталась договориться с конкурентами CoreWeave о доступе к свободным ускорителям — судя по всему, компании не хватает доступных вычислительных мощностей. Возможные партнёры пока не комментируют ситуацию. По информации Seeking Alpha, на момент закрытия торгов в среду акции CoreWeave выросли на 16 %, колебания курсов акций Google и NVIDIA оказались незначительными.

По данным The Information, отдельно Google и CoreWeave ведут переговоры об аренде площадей в дата-центрах последней — там Google сможет разместить тензорные ускорители (TPU) собственной разработки, которые компания довольно успешно внедряет наряду с решениями NVIDIA.

Источник изображения: Microsoft Edge/unsplash.com

Потенциальное соглашение косвенно свидетельствует о проблемах компаний, желающих пользоваться ускорителями NVIDIA, но не имеющих возможности удовлетворить спрос в полной мере. Уникальные отношения CoreWeave и NVIDIA и возможности оператора ЦОД предоставлять в распоряжение новые ИИ-мощности привлекают крупные облачные сервисы и ключевых ИИ-разработчиков вроде OpenAI и Meta✴. По данным Investing.com, за последние несколько дней крупные ИИ-структуры вроде xAI и OpenAI публично озвучивали необходимость увеличения доступных вычислительных ресурсов.

Буквально на днях CoreWeave вышла на IPO — правда, планы развития компании могут оказаться под вопросом, поскольку средств привлечено меньше, чем ожидалось, а капитализация её оказалась значительно меньше, чем рассчитывалось.

UPD 29.06.2025: Google действительно арендует ускорители у CoreWeave, но только для того, чтобы сдать их OpenAI. Вероятно, это часть более крупной сделки, в рамках которой OpenAI, по слухам, также начнёт использовать фирменные ускорители Google TPU.

Google опубликовала результаты внутреннего исследования, показавшие прогресс в повышении углеродной эффективности своих ИИ-ускорителей TPU. По словам компании, за два поколения — от TPU v4 до Trillium (v6) — усовершенствование аппаратной оборудования привело к трёхкратному повышению экологичности выполняемых ИИ-нагрузок.

Оценка всего жизненного цикла (LCA) ускорителей позволяет подробно проанализировать статистику выбросов, связанных с ИИ-ускорителями Google, используя полный набор данных — от добычи сырья и производства чипов до потребления электричества во время работы. Компания даже ввела новую метрику Compute Carbon Intensity (CCI), позволяющую оценить углеродные выбросы относительно производительности.

CCI показывает, сколько граммов выбросов CO₂ приходится на каждый экзафлоп проделанной работы. Чем ниже CCI, тем ниже выброс оборудования для заданной рабочей нагрузки. Для оценки прогресса Google сравнила пять моделей TPU в течение всего их жизненного цикла и пришла к выводу, что TPU новых поколений стали значительно экологичнее, поскольку CCI за четыре года улучшился втрое. TPU Trillium, очевидно, показали наилучшие результаты.

Источник изображения: Google

Google отмечает, что за весь жизненный цикл TPU 70 % выбросов относятся к эксплуатационным, т.е. связаны с потреблением электричества. Это подчёркивает важность повышения энергоэффективности чипов и снижения выбросов углерода, связанных с энергообеспечением. Однако доля выбросов, связанных с производством, по-прежнему весьма заметна. Более того, со временем она может даже увеличиться, поскольку к 2030 году Google намерена добиться использования полностью безуглеродной энергии в каждой энергосети, питающей её оборудование. Если компания захочет и далее повышать экологичность своих решений, ей придётся вмешаться в цепочки поставок.

Кроме того, постоянная оптимизация ИИ-моделей позволит сократить объёмы необходимых вычислений (при прочих равных). Впрочем, повышение эффективности моделей, скорее всего, приведёт к ещё большему использованию ИИ. В будущем Google намерена анализировать углеродные выбросы отдельных ИИ-моделей и влияние на их оптимизации ПО. А пока что выбросы парниковых газов Google из-за ИИ только растут — +48 % за пять лет.