Google строит альтернативу Nvidia CUDA на собственном железе⁠⁠

Google может резко увеличить производство собственных ускорителей искусственного интеллекта и к 2028 году выйти на объём от 12 до 15 миллионов TPU девятого поколения в год.

Но важно: это пока не официальный план Google. Такие цифры приводит аналитическая компания Fubon Research, тогда как сама Google ещё не раскрывала ни характеристики TPU v9, ни объёмы его производства.

Масштаб прогноза впечатляет. Fubon ожидает, что Nvidia в 2028 году поставит примерно 12,4 млн серверных GPU, поэтому по количеству отдельных ускорителей Google теоретически может приблизиться к крупнейшему игроку рынка или даже превысить его показатели. Однако напрямую сравнивать TPU и GPU по количеству нельзя: их архитектура, производительность, применение и конфигурация систем существенно различаются.

По данным аналитиков, будущий TPU v9 может получить четыре вычислительных кристалла в одном корпусе. Такая multi-die-конструкция способна резко увеличить требования к передовой упаковке и производственным мощностям.

И здесь появляется Intel.

По сообщениям отраслевых источников, Google рассматривает Intel Foundry и технологию EMIB в качестве дополнительного варианта упаковки будущих TPU. Ранее сообщалось даже о возможном заказе более трёх миллионов TPU на 2028 год. Это особенно интересно на фоне ограниченной доступности мощностей TSMC CoWoS.

При этом перенести один и тот же сложный многочиповый ускоритель между упаковочными технологиями Intel EMIB и TSMC CoWoS-L не так просто — конструкции и технологические процессы отличаются и требуют отдельной инженерной адаптации.

Google уже активно масштабирует собственные ускорители. В 2026 году компания представила TPU 8t для обучения моделей и TPU 8i для инференса и ИИ-агентов. TPU 8t способен объединяться в системы до 9600 ускорителей, а Google заявляет о возможности создания кластеров более чем из миллиона TPU.

Собственные TPU используются Google для Gemini и других сервисов компании, а теперь становятся всё более важной частью Google Cloud.

Если прогноз Fubon окажется хотя бы приблизительно верным, рынок ИИ-железа может заметно измениться. Nvidia останется крупнейшим независимым поставщиком GPU, но Google одновременно станет разработчиком нейросетей, владельцем дата-центров, облачной платформой и производителем миллионов собственных ускорителей.

Главный вопрос: сможет ли Google превратить TPU в полноценную альтернативу Nvidia для массовой ИИ-инфраструктуры?