Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Google представила ИИ-ускорители TPU 8tx и TPU 8i Max, заточенные под конфиденциальность и огромные контексты
09.11.2026 [18:09],
Сергей Сурабекянц
Google расширила свою линейку тензорных процессоров (TPU) восьмого поколения, представив TPU 8tx для безопасного и конфиденциального выполнения логических операций (инференса) и TPU 8i Max для работы с огромными контекстными окнами. По словам компании, эти системы оптимизированы для задач с использованием ИИ-агентов. Главными приоритетами при их создании стали безопасность, высокая плотность вычислений и улучшенные возможности логического вывода. 
Источник изображений: Google Первые TPU (Tensor Processing Units) были разработаны Google более десяти лет назад для удовлетворения внутренних потребностей компании. Спустя восемь поколений сфера применения TPU значительно расширилась: теперь они используются для обучения и запуска ИИ-моделей Gemini, работы ИИ-агентов, предоставления услуг клиентам Google Cloud, а также для развёртывания TPU непосредственно в дата-центрах клиентов компании. В апреле, на конференции Google Cloud Next, компания представила два новых специализированных TPU: 8t — для масштабного обучения моделей, и 8i — для выполнения логических операций в режиме реального времени. По данным компании, по сравнению с предыдущим поколением TPU 8t обеспечивают до 2,7 раза более высокую производительность при обучении, а TPU 8i — на 80 % более выгодное соотношение цены и производительности при выполнении логических операций. Сегодня линейка TPU Google восьмого поколения пополнилась ещё двумя системами: TPU 8i Max, предназначенной для работы с огромными контекстными окнами и обеспечивающей максимальную вычислительную плотность на одну стойку, и TPU 8tx, созданной для безопасного и конфиденциального выполнения логических операций. Компания подчеркнула, что представляет не просто чипы, а системы на базе TPU. Разработка нового чипа — это многолетний процесс, включающий размещение миллиардов микроскопических транзисторов на кремниевой пластине; он ограничен законами физики и сложным, длительным производственным циклом. Система же — это способ объединения вычислительных мощностей, сетевых ресурсов и систем хранения данных вокруг чипа. Сюда входит, в частности, компоновка этих элементов вместе с чипами, что позволяет оперативно реагировать на возникающие потребности клиентов и новые сценарии использования в исследованиях. Поскольку программное обеспечение для ИИ развивается гораздо быстрее, чем технологии производства чипов, разработчики тензорных процессоров сделали ставку на системный баланс и модульность, спроектировав TPU как своего рода «строительные блоки» для системы AI Hypercomputer. Каждая система в линейке TPU восьмого поколения предназначена для решения конкретных задач на разных этапах жизненного цикла ИИ.  TPU 8t спроектирован как мощный инструмент для обучения масштабных базовых моделей (foundation models), обеспечивающий максимальный показатель «полезной производительности» (goodput) — то есть объём «полезного интеллекта», получаемый на каждый ватт затраченной энергии. TPU 8i — это вычислительный модуль для задач логического вывода (reasoning), разработанный для преодоления «барьера памяти» (memory wall) и сокращения задержек при обмене данными между чипами — вплоть до 50 %. TPU 8tx — система, предназначенная для безопасного и конфиденциального выполнения логических операций (инференса). Она разработана для государственных организаций и компаний, работающих в строго регулируемых отраслях, которым необходимо использовать передовые или проприетарные модели и автономных агентов, работая при этом с наиболее чувствительными данными. TPU 8tx обеспечивает безопасность на аппаратном уровне. Это позволяет сохранять конфиденциальные данные и веса моделей защищёнными и изолированными даже в процессе их активного использования. Благодаря внедрению сети Boardfly с низкой задержкой, TPU 8tx обеспечивает эффективную работу многошаговых агентов. Задержка при этом сокращается вдвое по сравнению с TPU 8t, практически без потери производительности. С помощью TPU 8tx команды могут дообучать (fine-tune) модели на собственных закрытых данных, выполнять дистилляцию крупных моделей в более компактные версии, а также обучать агентов методами обучения с подкреплением — и всё это без необходимости перемещать конфиденциальные данные между различными кластерами.  Система TPU 8i Max создана для преодоления так называемого «барьера памяти» (memory wall). Она объединила два чипа TPU 8i в единый модуль. В TPU 8i Max вычислительная мощность и объём памяти масштабируются синхронно: система предлагает вдвое больше вычислительных ресурсов, вдвое больше SRAM-памяти и вдвое более высокую пропускную способность HBM-памяти по сравнению с TPU 8i. Это гарантирует, что процессоры всегда обеспечены необходимыми данными, а выполнение масштабных задач не прерывается из-за нехватки ресурсов. Кроме того, поскольку TPU 8i Max вмещает вдвое больше кремниевых компонентов в рамках тех же габаритов, что и предыдущие решения, дата-центры могут значительно увеличить вычислительную мощность на единицу площади и на ватт потребляемой энергии.  Таким образом, четыре системы TPU восьмого поколения обеспечивают гибкость для различных типов рабочих нагрузок и предоставляют клиентам специализированные ускорители для каждого этапа жизненного цикла интеллектуальных агентов (agentic lifecycle). TPU 8t предназначены для масштабируемого обучения моделей, TPU 8i — для выполнения логических операций (инференса) с низкой задержкой, TPU 8tx — для конфиденциальных вычислений, а TPU 8i Max — для работы с огромными контекстными окнами и обеспечения максимальной вычислительной плотности на одну стойку. Одновременно с разработкой новых TPU, Google стремится сделать их использование таким же простым, как и работу с универсальным оборудованием. В частности, разработчикам на PyTorch больше не придётся переписывать код — в прошлом месяце Google открыла исходный код TorchTPU. Теперь код на PyTorch и модели из библиотеки Hugging Face могут нативно выполняться на TPU. Кроме того, компания обеспечила поддержку TPU для популярных движков инференса с открытым исходным кодом, таких как vLLM и SGLang. Google выпустила набор инструментов TPU Agent, который пока доступен в режиме предварительного просмотра. Он интегрируется в такие среды разработки, как Claude Code, Cursor и Google Antigravity, позволяя быстро настроить работу с TPU, выявить узкие места и автоматически оптимизировать пользовательские ядра с помощью простых текстовых запросов. Для промышленного развёртывания компания предлагает новый движок XLA Serving Engine с открытым исходным кодом: он позволяет обучать модели на Python, а затем запускать их в высокопроизводительной среде C++ с низкой задержкой — на TPU, GPU или CPU. Первый орбитальный дата-центр Google заработал — и родил странный стишок
30.10.2026 [22:22],
Андрей Созинов
Google сообщила об успешном испытании своих тензорных процессоров TPU на орбите Земли. Модель искусственного интеллекта Gemma 4, работающая на установленных на спутнике чипах, впервые выполнила запрос и сгенерировала ответ. 
Источник изображения: Google Google отметила, что во время испытаний инженеры успешно запустили бортовые TPU, после чего модель Gemma 4 получила запрос сочинить хайку о пребывании в космосе. В ответ она выдала три строки: Blue marble below Художественный перевод: Внизу — голубой шар, Помимо стихотворения, Google проверила работу модели с другими запросами на космическую тематику, включая написание лимериков — юмористических стихотворений из пяти строк — и обработку телеметрических данных. Испытание стало частью Project Suncatcher — экспериментальной инициативы Google по созданию инфраструктуры для ИИ-вычислений непосредственно на орбите. Спутник с установленными TPU отправился в космос ранее в октябре. Теперь Google предстоит проверить, насколько надёжно процессоры работают в непривычных условиях — при термических нагрузках и воздействии радиации. В компании сообщили, что в рамках следующих испытаний особое внимание уделят именно этим факторам. Если тесты пройдут успешно, следующим этапом станет запуск двух взаимосвязанных спутников — он запланирован на 2027 год. Google рассчитывает, что полученные результаты помогут оценить перспективы создания орбитальных дата-центров для ИИ. Google разогнала разработку ИИ-чипов — TPU теперь будут обновляться дважды в год, но и этого может быть мало
02.09.2026 [14:11],
Алексей Разин
В эпоху до бума ИИ многие разработчики представляли новое поколение процессоров раз в два года или даже реже, но потом осознали, что этого может быть недостаточно, и перешли к ежегодному обновлению архитектур. Корпорация Google теперь даже берёт на себя повышенные обязательства — обновлять свои тензорные процессоры TPU дважды в год. 
Источник изображения: Google Подобные высокие темпы развития необходимы в условиях растущей конкуренции, как убеждён Амин Вахдат (Amin Vahdat), который в Google занимает пост главного технолога и старшего вице-президента по ИИ-инфраструктуре. Эти откровения прозвучали из его уст во время выступления на мероприятии Semicon Taiwan 2026. Уже в прошлом году Google перешла к двукратному обновлению TPU в течение года. «Я думаю, что возможно даже ускорение этого темпа, периодичность обновления нашего кастомного кремниевого решения имеет возможность возрасти», — отметил представитель компании. Производственные линии, по его словам, ради достижения этой цели работают на полную мощность, имеются и адекватные возможности по тестированию чипов. Важно не только вносить изменения в архитектуру чипов Google, но и радикальным образом менять принципы работы с цепочками поставок, по словам представителя компании. Узкие места в этих цепочках имеются, как признался Вахдат — это и доступность микросхем памяти, и печатных плат, и силовые компоненты, и системы жидкостного охлаждения, и даже серверные стойки как элементы конструкции. Как отмечает Вахдат, если в десять утра это может быть одна проблема, то к обеду появляется совсем другая. И опыт работы в отрасли на протяжении последних лет подсказывает ему, что взгляд от проблемных участков нельзя отвести ни на минуту. Свои первые тензорные процессоры TPU компания Google представила в 2015 году. В этом году она анонсировала сразу два чипа: TPU 8t для обучения ИИ-моделей и TPU 8i для инференса. При проектировании чипов особое внимание уделяется интеграции скоростных сетевых каналов обмена данными, чтобы масштабирование в кластерах получалось максимально эффективным. В собственной инфраструктуре Google способна объединять до 1 млн TPU. Материнская корпорация Alphabet на развитие этой инфраструктуры в текущем году готова выделить до $205 млрд. Чипы TPU будут продаваться и сторонним заказчикам. Формальная конкуренция с Nvidia не мешает Google продолжать закупки ускорителей этой марки для собственных нужд. У Google тоже сформировались прочные производственные связи с тайваньскими партнёрами. MediaTek помогает ей разрабатывать чипы TPU, компания TSMC их изготавливает. В сфере разработки чипов Google также сотрудничает с Broadcom и Marvell, которые сами по себе являются клиентами TSMC. Тайваньские подрядчики собирают классические серверные системы для Google, а вот TPU-решения производятся только американскими Celestica и Flex. На расширение своего присутствия на Тайване на 60 % компания Google готова направить дополнительные средства. Не исключено и привлечение Intel и Samsung к контрактному производству чипов Google, а также их тестированию и упаковке. Тайвань является крупнейшей после США площадкой Google, ведущей разработку решений для ИИ-инфраструктуры. Anthropic наняла ветерана по разработке чипов Google
22.08.2026 [06:32],
Алексей Разин
Наличие собственных ИИ-чипов становится для многих стартапов в соответствующей сфере практически обязательным условием потенциального успеха, поэтому лидеры рынка охотно привлекают в свой штат профильные кадры. Anthropic для этих целей наняла основателя программы по разработке чипов Google Амира Салека (Amir Salek). 
Источник изображения: Google Об этом сообщило агентство Bloomberg со ссылкой на заявления самой Anthropic. До 2022 года Салек руководил бизнесом Alphabet по разработке тензорных процессоров (TPU), он отвечал за создание семи их первых поколений. На новом посту Салек будет подчиняться Джеймсу Брэдбери (James Bradbury). До сих пор Anthropic преимущественно опиралась в своей вычислительной инфраструктуре на чипы Nvidia, AWS (Amazon) и Alphabet (Google). По всей видимости, при выборе штатного эксперта по разработке чипов она выбирала из этого диапазона источника кадровых ресурсов. В условиях бума ИИ поиск путей оптимизации вычислительных ресурсов часто становится основным доводом к созданию собственных чипов, поскольку компании лучше понимают потребности собственной архитектуры, чем сторонние разработчики, часто ориентирующиеся на нечто усреднённое. Кроме того, двигаться в этом направлении ИИ-стартапы вынуждает конкуренция. OpenAI недавно представила собственный чип Jalapeno, разработанный при помощи Broadcom. Помимо хорошо известных поставщиков чипов, Anthropic развивает сотрудничество и со стартапами. В частности, у британского Fractile она заказала партию чипов на сумму около $250 млн. Также заключены контракты с Riot Platforms и Volta Infra Holdings. Если вернуться к фигуре Амира Салека, то он имеет опыт работы в Nvidia, охватывающий разработку более 25 моделей чипов, а после своего ухода из Google он работал старшим директором в инвестиционной компании Cerberus Capital Management, которая была основана заместителем министра обороны США Стивеном Файнбергом (Stephen Feinberg). Marvell будет разрабатывать чипы для Google и позволит ей купить собственных акций на сумму $12,2 млрд
20.08.2026 [06:52],
Алексей Разин
На этой неделе из поданного участниками сделки документа в адрес американских регуляторов стало известно, что Marvell Technology займётся разработкой чипов для Google, имеющих отношение к экосистеме TPU, а вторая сторона получит право вложить в капитал этого разработчика $12,2 млрд. Реализация программы рассчитана до 2033 фискального года, покупка акций будет происходить поэтапно. 
Источник изображения: Marvell Technology Эта новость вызвала рост курса акций Marvell Technology почти на 14 %. О сотрудничестве Marvell и Alphabet (Google) в этой сфере стало известно ещё весной этого года. Тогда сообщалось, что Marvell будет задействована при разработке тензорных процессоров (TPU) и контроллера памяти для нужд Google. На протяжении предыдущих десяти лет Google в сфере разработки своих чипов сотрудничала главным образом с Broadcom, и контракт с этой компанией был продлён в апреле текущего года. Тем не менее, накануне курс акций Broadcom успел снизиться на 5,9 %. Тайваньская MediaTek тоже сотрудничала с Google в сфере разработки TPU. Если вернуться к сделке между Marvell и Google, то в первый год контракта последняя получит право купить около 1,4 млн акций этого разработчика чипов, а общее их количество в итоге должно приблизиться к 59 млн штук. Покупка акций будет осуществляться поэтапно, пропорционально каждым $500 млн, потраченным Google на покупку чипов, которые Marvell поможет ей разрабатывать. Подобные схемы взаимодействия укладываются в логику так называемых «кольцевых сделок» в сфере инфраструктуры ИИ, в рамках которых все передают друг другу деньги по кругу. По некоторым оценкам, Google сможет получить около $3 млрд выручки благодаря работе той части своей вычислительной инфраструктуры, которая основана на TPU, но уже по итогам 2027 года сумма увеличится до $25 млрд. Если говорить о Marvell, то сделка с Google должна позволить этой компании к 2033 году выручить почти $120 млрд. По слухам, в дальнейшем к разработке TPU для Google может быть привлечена и компания AMD. Google планирует за пару лет расширить выпуск ИИ-чипов TPU до 12–15 млн в год — прямо как Nvidia
31.07.2026 [16:39],
Павел Котов
Google в ближайшие годы намеревается резко нарастить производство собственных чипов для искусственного интеллекта и выйти на уровень производства компании Nvidia. По неофициальной информации, в 2028 году Google рассчитывает развернуть от 12 млн до 15 млн новейших ускорителей TPU v9. 
Источник изображения: cloud.google.com Если эти цифры подтвердятся, Google действительно достигнет показателей Nvidia: по оценкам аналитиков, в течение 2026 года Nvidia поставит 8,2 млн графических процессоров для центров обработки данных, и к 2028 году этот показатель может вырасти до 12,4 млн. Таким образом, один облачный провайдер готов выпускать ИИ-ускорители в объёмах, сопоставимых с ведущим поставщиком коммерческих чипов. В Google TPU девятого поколения, которые дебютируют как раз в 2028 году, будут использоваться четыре вычислительных кристалла, что соответствует общеотраслевому тренду на чиплетную компоновку; запланированный объём производства, как ожидается, более чем вдвое превысит потребности по сравнению с уровнем 2027 года. Размещение нескольких больших кристаллов на одном чипе требует передовых технологий межсоединений и упаковки, а их выпуск в больших масштабах усложняет задачу. Ограничивающим фактором грозят стать производственные мощности: TSMC в одиночку с таким заказом не справится, и, возможно, придётся подключать производственное подразделение Intel. Технологии упаковки у разных производителей отличаются, и используемые Intel EMIB или EMIB-T не имеют прямой совместимости с CoWoS-L. Google разрабатывает собственные чипы уже около десяти лет, и их роль в инфраструктуре увеличивается. Первоначально это был способ поддержать рабочие нагрузки, а сейчас речь идёт о широкой стратегии облачного бизнеса. Если Google в 2028 году достигнет своей цели, она может стать крупнейшим пользователем ИИ-ускорителей. Это не значит, что закупки у Nvidia придётся прекратить, но у Google будет значительно больше контроля над собственный вычислительной инфраструктурой и поставками. Сравнительных тестов Google TPU девятого поколения с Nvidia Rubin и Rubin Ultra пока нет. Масштаб планов поискового гиганта указывает, что конкуренция на рынке оборудования для ИИ всё больше зависит от объёмов развёртывания, а не только от производительности чипов. Google начала переговоры с Samsung о производстве части ИИ-чипа TPU следующего поколения
11.06.2026 [19:04],
Сергей Сурабекянц
Google ведёт переговоры с Samsung Electronics о производстве компонентов для своего процессора искусственного интеллекта следующего поколения. Google планирует поручить TSMC производство основной вычислительной части тензорного процессора, получившего кодовое название Icefish, в то время как Samsung будет отвечать за производство по 2-нм техпроцессу компонента для соединения этого чипа с памятью. 
Источник изображения: Samsung Разработанные Google чипы для искусственного интеллекта TPU стали альтернативой доминирующим графическим процессорам Nvidia, а растущие продажи систем с TPU стали одним из факторов роста облачного подразделения компании. В апреле Google представила два новых специализированных чипа, предназначенных для обучения моделей ИИ и вывода результатов. В настоящее время Google работает над проектом Icefish совместно с компанией MediaTek. В планах партнёров — начать серийное производство в 2028 году. 2-нм техпроцесс позволяет повысить энергоэффективность выпускаемых чипов и увеличить производительность типичных задача искусственного интеллекта. В июле 2025 года Samsung заключила сделку с Tesla на сумму $16,5 млрд на производство чипов для ИИ с использованием этого техпроцесса. В апреле 2026 года Samsung заявила, что рассчитывает привлечь больше клиентов для своей передовой технологии, и рассматривает возможность строительства второго завода в Техасе для наращивания производства. Получение контракта станет большим успехом для Samsung, которая стремится расширить свой бизнес по контрактному производству чипов. Google заинтересована в диверсификации производства своих TPU и снижении зависимости от TSMC, которая может стать узким местом для отрасли из-за бурного роста спроса на чипы ИИ. Google также ведёт переговоры с Intel о производстве более трёх миллионов TPU в 2028 году. Google заказала у Intel производство 3 млн ИИ-процессоров TPU
08.06.2026 [19:58],
Владимир Мироненко
Холдинг Alphabet, материнская структура Google, заказал у компании Intel производство более 3 млн кастомных ИИ-чипов в 2028 году, сообщил ресурс The Information со ссылкой на источники, знакомые с ходом переговоров. На фоне этой новости акции Intel выросли более чем на 13 % на предварительных торгах в понедельник. 
Источник изображения: Rubaitul Azad/unsplash.com По данным Information, Google решила договориться с Intel о производстве своих тензорных процессоров (TPU) для центров обработки данных после нескольких месяцев тестирования её техпроцесса. Стремительный рост спроса на чипы для ЦОД в связи с бумом ИИ привёл к тому, что крупнейший в мире контрактный производитель чипов TSMC столкнулся с трудностями с удовлетворением поступающих заказов из-за ограниченных производственных мощностей. Дефицит производственных линий побудил несколько крупных компаний, занимающихся разработкой чипов для ИИ, обратиться к Intel, пишет The Information. Согласно публикации, Nvidia также оценивает возможность использования контрактных услуг Intel для создания системы, объединяющей четыре графических чипа в один блок, но пока не разместила заказ. Генеральный директор Tesla Илон Маск (Elon Musk) объявил в апреле о планах использовать технологический процесс Intel следующего поколения 14A для производства чипов на своём будущем заводе Terafab в Остине. Также в прошлом месяце появились сообщения о том, что Apple достигла предварительного соглашения с Intel о производстве некоторых чипов для своих устройств после интенсивных переговоров, длившихся более года. Нынешний заказ Google позволит Intel укрепить позиции на рынке в попытках вернуть себе лидерство в производстве чипов, давно утраченное из-за многолетних управленческих ошибок, пишет Reuters. Группа инвесторов влезла в долги на $36 млрд, чтобы купить чипы Google TPU для Anthropic
29.05.2026 [12:20],
Алексей Разин
OpenAI не одинока в своих многочисленных кольцевых сделках, в которых деньги многократно передаются друг другу, а сама компания не несёт особой ответственности за их использование. По данным Bloomberg, финансирование нужду конкурирующей Anthropic тоже осуществляется силами сторонних инвесторов с привлечением заёмных средств. 
Источник изображения: Google В частности, сообщается о намерениях Apollo Global Management и Blackstone Inc. привлечь дополнительных инвесторов для направления $36 млрд заёмных средств на покупку для нужд Anthropic ИИ-чипов Google TPU. Последние не достанутся в собственность стартапа, а будут всего лишь арендованы, а значительную часть финансовых ресурсов в этой схеме готова предоставить компания Broadcom. По сути, подобная сделка станет крупнейшей в своём роде, если она состоится. Руководство Anthropic не стесняется признаться, что компания испытывает нехватку вычислительных ресурсов в условиях бурного развития отрасли ИИ, спрос на её услуги сейчас заметно превышает возможности стартапа. По всей видимости, аренда ИИ-чипов Google TPU является одним из вероятных способов решения этой проблемы. Anthropic также договорилась с xAI (SpaceX) об аренде ЦОД Colossus в штате Теннесси, хотя на днях и выяснилось, что срок аренды пока ограничен 180 днями. Apollo и Blackstone продадут часть долговых обязательств по обсуждаемой сделке, но основная их сумма останется под их контролем. На этой неделе стало известно, что Anthropic удалось привлечь $65 млрд и поднять свою капитализацию до внушительных $965 млрд, которые позволяют формально говорить о преимуществе над OpenAI. Традиционно кредитные и лизинговые схемы при развитии инфраструктуры ИИ использовались для покупки крупных партий GPU, но ничто не мешает применить такую практику и в отношении TPU. Как ожидается, полученные в лизинг чипы Anthropic собирается использовать на своих площадках в Нью-Йорке, Техасе, Луизиане и Индиане. Broadcom в этой сделке выступает в роли своего рода поручителя, поскольку далёкие от специфики ИИ-отрасли кредиторы могут не доверять стартапу Anthropic при попытках прямого заимствования средств. Поставки чипов будут осуществляться поэтапно. Облигации, за счёт которых будет финансироваться сделка, поделены на три серии. Две первые (A1 и A2), в рамках которых будет привлечён в общей сложности $31 млрд, будут обладать более высоким приоритетом с точки зрения порядка выплаты дохода. Ещё $4,5 млрд будут привлечены через выпуск облигаций менее приоритетной серии B. Структура сделки подразумевает, что если Anthropic не сможет погасить стоимость полученных чипов за счёт лизинговых платежей, то специально созданная под этот проект компания попытается распределить среди кредиторов средства, вырученные от продажи чипов. Если вырученной суммы не хватит для полного покрытия долга, недостающую сумму держателям облигаций серий A1 и A2 доплатит Broadcom. Google представила пару ИИ-чипов TPU 8 с упором на эффективность и комплексный ИИ-сервис Workspace Intelligence
22.04.2026 [20:00],
Павел Котов
Google анонсировала единый сервис на основе искусственного интеллекта Workspace Intelligence, предлагающий полную интеграцию в пакет рабочих приложений; а также восьмое поколение TPU — ускорителей искусственного интеллекта, которые теперь представлены моделями для обучения и инференса ИИ. 
Источник изображений: Google Система Workspace Intelligence призвана анализировать «сложные семантические связи» между данными, представленными в Gmail, «Google Документах» и других приложениях семейства Workspace, учитывая соавторов активных проектов и прочей специфичной для компании информации. Сервис занимается сбором данных самостоятельно, устраняя контекстные барьеры, чтобы предоставить пользователю всё необходимое в тот момент, когда он намерен предпринять какое-либо действие. Используя систему логического мышления Gemini, служба Workspace Intelligence знает, что необходимо пользователю в текущий момент. Учитывая прошлые рабочие и коммуникационные модели, она изучает уникальный стиль работы каждого пользователя, его голос и предпочтения в форматировании данных, подстраивая генерируемый контент под манеру пользователя. В качестве источников данных выступают заметки совещаний, электронные письма и сохранённые файлы. Поддерживается подключение внешних сервисов, в том числе Asana, Jira и Salesforce. На основе службы обеспечивается работа функций AI Inbox и AI Overviews в Gmail, а также нового сервиса Ask Gemini в Google Chat: пользователю достаточно сформулировать рабочую цель, Gemini выполнит задачу в фоновом режиме и предоставит результат в интерфейсе чата. В «Google Документах» Workspace Intelligence может создать инфографику, опираясь на данные о бизнесе пользователя, подготовить несколько изображений в едином стиле и отредактировать документ на основе оставленных комментариев. В «Google Презентациях» служба проводит контекстный анализ и представляет слайды в соответствии с фирменным стилем компании; «Google Таблицах» она заполняет данные, получив их в диалоговом интерфейсе. 
TPU 8t (слева) и TPU 8i (справа) Google также анонсировала восьмое поколение ИИ-ускорителей TPU (Tensor Processing Units) — они теперь разделяются на архитектуры для обучения и развёртывания моделей ИИ. Предназначенные для обучения TPU 8t обеспечивают в 2,8 раза улучшенное соотношение цены и производительности по сравнению с ускорителями предыдущего поколения. В одном суберблоке теперь могут быть до 9600 чипов и 2 Пбайт общей высокоскоростной памяти с удвоенной по сравнению с предыдущим поколением пропускной способностью между чипами. Технология TPUDirect позволяет десятикратно ускорить обмена данными, предлагая прямое соединение TPU с накопителями. В одном логическом кластере можно установить до 1 млн чипов за счёт сетевой архитектуры Virgo Network, библиотеки JAX и координирующего приложения Pathways. Для инференса, то есть развёртывания уже обученных ИИ-моделей, предназначается чип TPU 8i, который предлагает улучшенную на величину до 80 % производительность на доллар по сравнению с ускорителями предыдущего поколения. Он позволяет при тех же затратах обслуживать вдвое больший объём клиентов. TPU 8i располагает 288 Гбайт высокоскоростной памяти и 384 встроенной SRAM — втрое больше, чем у предыдущего поколения. Google удвоила количество физических хостов центрального процессора, перейдя на собственные Arm-чипы Axion; и использовала архитектуру неоднородной памяти NUMA. Компания оптимизировала ускорители для моделей класса Mixture of Experts (MoE), удвоив пропускную способность межсоединений до 19,2 Тбит/с. Новая архитектура Boardfly помогла снизить максимальный диаметр сети более чем на 50 %. А блок Collectives Acceleration Engine (CAE) помог разгрузить основной ускоритель, сократив задержку на кристалле на величину до пяти раз. Google благодаря ИИ-буму впервые вошла в пятёрку крупнейших клиентов Samsung
12.03.2026 [14:27],
Алексей Разин
Бум искусственного интеллекта меняет расстановку сил на многих рынках. Nvidia он позволил сместить Apple в статусе крупнейшего клиента TSMC, но и среди клиентов Samsung Electronics произошли некоторые перестановки. Ещё в прошлом году в пятёрку крупнейших клиентов южнокорейского гиганта впервые вошла корпорация Google, вытеснившая из этого перечня «долгожителя» в лице оператора связи Verizon. 
Источник изображения: Samsung Electronics Помимо материнского холдинга Alphabet компании Google, в пятёрку крупнейших клиентов Samsung по итогам прошлого года вошли Apple, Deutsche Telekom, Techtronic Industries и Supreme Electronics. При этом сообща они определяли не более 15 % годовой выручки Samsung Electronics, которая достигла $228 млрд. Другими словами, концентрация источников выручки Samsung не так велика, как у некоторых прочих компаний сектора типа той же Nvidia или AMD, поэтому и риски корейского производителя чипов более уравновешены. По всей видимости, Google активно закупала у Samsung микросхемы памяти DDR5 и HBM для своих центров обработки данных. Google использует в своей инфраструктуре самостоятельно разработанные ускорители TPU, их она оснащает памятью HBM, поэтому и закупает её у Samsung. Предполагается, что в конце прошлого года Samsung поставляла более половины всей памяти HBM, используемой Google в составе ускорителей на базе чипов TPU. Apple остаётся как крупным клиентом Samsung, так и её конкурентом в сегменте смартфонов и прочих мобильных устройств. Это не мешает первой закупать у второй микросхемы типа LPDDR5X для смартфонов семейства iPhone 17 и их преемников. Предполагается, что и в первом складном смартфоне Apple будет использоваться память производства Samsung. В нынешних условиях затраты на покупку памяти определяют до 9 % себестоимости iPhone, и до 15 % себестоимости iPad и Mac, поэтому на поставках компонентов для нужд Apple компания Samsung может неплохо зарабатывать. Географическое распределение выручки Samsung также переживает трансформацию. Обе Америки в прошлом году формировали 39,9 % всей выручки южнокорейской компании, на этом направлении выручка выросла на 12,1 % до $90,2 млрд. Китай в долевом выражении просел с 14,6 до 14,2 %, но в абсолютном выражении выручка Samsung в этой стране выросла на 7,7 % по итогам прошлого года. На домашнем рынке Южной Кореи Samsung смогла увеличить свою выручку на 17,1 % до $31,6 млрд. Meta✴ нашла ещё одну альтернативу Nvidia, заключив многомиллиардную сделку по аренде ИИ-чипов Google TPU
27.02.2026 [15:34],
Павел Котов
Meta✴✴ заключила многомиллиардную сделку, предметом которой является аренда разработанных в Google ускорителей искусственного интеллекта — гигант соцсетей будет использовать эти ресурсы в разработке ИИ-моделей. Об этом сообщил ресурс The Information со ссылкой на участвовавший в переговорах источник. 
Источник изображения: blog.google Сделка носит многолетний характер — сегодня технологические гиганты вкладывают миллиарды долларов в инфраструктуру для удовлетворения спроса на сервисы искусственного интеллекта. Комментариев со стороны Google и Meta✴✴ по данному вопросу не последовало. Ранее AMD сообщила о намерении поставить Meta✴✴ оборудование для ИИ — сумма сделки может превысить $100 млрд. Крупное соглашение гигант соцсетей заключил и с Nvidia, у которой намеревается закупать как существующие, так и перспективные ИИ-ускорители. Google, в свою очередь, намеревается сделать свои тензорные процессоры (TPU) жизнеспособной альтернативой продукции Nvidia, которая пока является лидирующей на рынке. Продажи TPU становятся важнейшим фактором роста доходов Google от облачных сервисов — компания стремится доказать инвесторам, что её вложения в ИИ способны приносить деньги. Сейчас Meta✴✴, по неофициальной информации, также ведёт переговоры с Google на предмет закупки TPU для собственных центров обработки данных в следующем году, но статус этих переговоров установить пока не удалось. Google, стало известно The Information, также подписала соглашение с некой крупной инвестиционной фирмой на предмет финансирования совместного предприятия, которое будет сдавать TPU в аренду другим компаниям. У Google разглядели потенциал для конкуренции с Nvidia в ИИ-чипах, но ей будет нелегко
25.02.2026 [14:11],
Алексей Разин
В сегменте ИИ-ускорителей основными конкурентами Nvidia до сих пор было принято считать AMD и в лучшем случае Intel, но разработавшая собственные процессоры TPU компания Google демонстрирует настолько серьёзные амбиции, что и её нельзя списывать со счетов при анализе конкурентной обстановки на рынке. 
Источник изображения: Google Google исторически была одним из главных потребителей ускорителей марки Nvidia. За последние три года глава Google Сундар Пичаи (Sundar Pichai) в 10 из 12 случаев выступления на квартальной отчётной конференции упоминал использование компанией чипов Nvidia в собственной вычислительной инфраструктуре. Выход ИИ-модели Gemini 3 начал менять ландшафт, поскольку представители Google заявили, что обучили её исключительно на своих процессорах TPU. Успех Gemini 3 выступил своего рода рекламой для этих чипов, и теперь Google якобы ведёт переговоры об их поставках для нужд сторонних разработчиков систем ИИ. До сих пор Google использовала TPU только для собственных нужд, но недавно появились слухи, что ими интересуется Meta✴✴ Platforms. Последняя при этом заключила контракт на поставку центральных процессоров Nvidia, что является относительно молодым видом бизнеса для одноимённого разработчика чипов. Недавно стало известно, что Google собирается предоставлять финансовую поддержку тем создателям серверных систем, которые готовы использовать для их строительства чипы TPU. Например, в капитал стартапа Fluidstack компания Google намеревается вложить до $100 млрд. Nvidia подобные схемы сотрудничества с провайдерами облачных услуг уже применяла, вложившись в капитал CoreWeave, Nebius и Lambda. Подвинуть Nvidia на рынке ИИ-чипов не так просто ещё и по причине дефицита контрактных производственных мощностей. Она уже стала крупнейшим клиентом TSMC, являющейся ведущим производителем заказных чипов. В этих условиях даже у Apple возникают проблемы с получением от TSMC достаточно количества чипов, хотя исторически она относилась к числу привилегированных клиентов тайваньского подрядчика. Google просто не сможет выпустить силами TSMC такое количество чипов, которого хватило бы и для собственных нужд, и для продаж клиентам. Google готова помогать деньгами тем облачным провайдерам, которые используют её ускорители
22.02.2026 [08:16],
Алексей Разин
Активная деятельность OpenAI по вовлечению в свои «кольцевые сделки», по всей видимости, не оставила Google равнодушной, и теперь последняя старается использовать свои финансовые ресурсы для привлечения новых клиентов к покупке фирменных ускорителей для систем ИИ. Конкуренты к этой инициативе Google относятся скептически, а ещё реализации мешает дефицит компонентов. 
Источник изображения: Google О намерениях Google стимулировать спрос на чипы для ИИ собственной разработки сообщило издание The Wall Street Journal со ссылкой на осведомлённые источники. Крупнейшие облачные провайдеры в большинстве своём ориентируются на ускорители Nvidia, поэтому Google с трудом удаётся продвигать свои нейронные процессоры TPU. Компания решила ориентироваться на новых игроков облачного рынка (neocloud) и стимулировать закупки собственных ускорителей финансовым участием в развитии бизнеса этих компаний. Как отмечает источник, Google ведёт переговоры об инвестициях в размере $100 млн в капитал облачного стартапа Fluidstack в рамках сделки на общую сумму $7,5 млрд. Одним из условий сделки со стороны Google, как предполагается, станет использование Fluidstack в своей вычислительной инфраструктуре аппаратных решений Google. По некоторым данным, Google также готовится поддержать финансами несколько бывших криптомайнинговых проектов, которые переориентируются на создание ЦОД. Кроме того, внутри Google ведутся дискуссии о придании подразделению, занимающемуся разработкой ускорителей TPU, относительной структурной независимости. Она позволила бы, помимо прочего, привлекать сторонний капитал к созданию таких чипов. В Google наличие таких намерений отрицают. С 2018 года Google предлагает клиентам своего облачного бизнеса доступ к вычислительным мощностям на базе TPU. При этом основная часть облачной инфраструктуры Google продолжает зависеть от ускорителей Nvidia. По некоторым данным, Google уже предлагает свои собственные ускорители TPU сторонним заказчикам, которые самостоятельно на их основе создают вычислительные мощности. Руководитель разработки TPU Амин Вахдат (Amin Vahdat) в структуре управления Google недавно был повышен в должности до главного технолога по инфраструктуре ИИ, перейдя в прямое подчинение генеральному директору Сундару Пичаи (Sundar Pichai). Проблемой для экспансии бизнеса TPU остаётся дефицит производственных мощностей TSMC, которая отдаёт приоритет нуждам конкурирующей Nvidia, да и нехватка оперативной памяти тоже не позволяет расширять инфраструктуру на базе TPU желаемыми темпами. При всём этом крупные компании проявляют интерес к данным ускорителям Google, слухи приписывают его Meta✴✴ Platforms и Anthropic. Тем не менее, Amazon (AWS) видит в Google только конкурента, а потому не спешит переходить на использование TPU — тем более, что она разрабатывает собственные процессоры Graviton. Это же можно сказать и о корпорации Microsoft с её облачным сервисом Azure. За пару дней акции MediaTek взлетели на 19 % — благодаря сделке с Google
26.01.2026 [17:57],
Алексей Разин
Разработчики мобильных процессоров не остаются в стороне от бума ИИ. Данные о сотрудничестве Google и MediaTek в сфере разработки тензорных процессоров для систем ИИ первой из компаний способствовали росту курса акций второй до рекордных высот. За пару торговых сессий акции MediaTek выросли в цене на 19 %. 
Источник изображения: MediaTek Только по итогам понедельника они подорожали на 8,6 %, как отмечает Bloomberg, а двухдневный прирост на 19 % вообще является рекордом для этой компании. Сейчас ценные бумаги MediaTek находятся на историческом максимуме своей курсовой стоимости. Положительная динамика в целом наблюдается уже на протяжении двух месяцев подряд. MediaTek не единственный партнёр Google по разработке тензорных процессоров для систем ИИ. Ранее в этом качестве выступала Broadcom. Если учесть, что в сегменте смартфонов потенциал роста рынка, с учётом специализации MediaTek на среднем и начальном ценовом диапазоне, в ближайшие годы будет сильно ограничен, то переключение на более прибыльный серверный сегмент станет для компании хорошим выходом из неприятной ситуации. Тайваньский индекс Taiex в понедельник вырос до исторического максимума, поскольку помимо MediaTek, его толкали вверх акции производителя памяти Nanya Technology и контрактного производителя чипов UMC. Характерно, что акции TSMC при этом упали в цене на 0,9 %. Инвесторы могут надеяться на превышение реальными финансовыми результатами MediaTek прогнозных величин, что и способствует росту котировок акций этой компании. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 3DNews
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
