Google TPUv7 Ironwood: Potęga AI zamknięta w chmurze. NVIDIA nadal króluje na rynku

Google właśnie odsłoniło swojego najnowszego asa w rękawie - TPUv7 Ironwood, chip zaprojektowany specjalnie do zadań AI. Z wydajnością ponad cztery razy większą od poprzednika i skalowalnością na poziomie superpodów z tysiącami jednostek, to prawdziwy mocarz. Ale jest haczyk: nie kupisz go w sklepie. NVIDIA, oferując swoje GPU każdemu, dalej wygrywa wojnę o rynek AI.

Co oferuje TPUv7 Ironwood?

Google TPUv7, znany pod kodową nazwą Ironwood, to siódma generacja tensorowych procesorów firmy. Zaprojektowany z myślą o inferencji i trenowaniu modeli AI, chip wyróżnia się imponującymi parametrami. Według informacji z branżowych raportów, Ironwood zapewnia ponad 4-krotną poprawę wydajności w porównaniu do TPUv5e, osiągając do 42 eksaFLOPS w konfiguracjach podów składających się z nawet 9216 chipów.

Kluczowe cechy to bandwidth na poziomie 9,6 Tb/s, wsparcie dla formatu FP8 i zaawansowana skalowalność. Google podkreśla, że ich superpody rywalizują z ofertą NVIDII Blackwell, oferując podobną moc obliczeniową przy masowej skali. To nie tylko hardware - to element ekosystemu AI Hypercomputer, integrujący procesory Axion i TPU w chmurze Google.

Dlaczego Google nie sprzedaje TPU na rynku?

Strategia Google jest jasna: TPUv7 pozostanie ekskluzywnym narzędziem w ramach Google Cloud. Firma nie planuje sprzedaży chipów bezpośrednio, co oznacza, że deweloperzy i firmy muszą korzystać z chmury Alphabetu, by wykorzystać ich moc. To podejście pozwala Google kontrolować ekosystem, ale ogranicza dostępność dla szerszego rynku.

W efekcie, mimo technologicznej przewagi w niektórych aspektach, TPU nie stanowi bezpośredniej konkurencji dla GPU NVIDII, które można kupić i wdrożyć we własnych centrach danych. Klienci tacy jak Anthropic, Meta czy xAI już podpisali umowy na dostęp do TPU, ale to wciąż ułamek rynku zdominowanego przez zielonych.

NVIDIA kontratakuje i umacnia pozycję

NVIDIA nie próżnuje. Firma publicznie krytykuje TPU, podkreślając, że ich własne chipy, jak seria Blackwell, oferują lepszą wydajność i elastyczność. NVIDIA kontroluje ponad 90% rynku AI GPU, a prognozy wskazują, że w 2025 roku pochłoną aż 77% globalnej produkcji wafli krzemowych dedykowanych AI.

Co więcej, NVIDIA buduje ekosystem wokół CUDA, co czyni ich rozwiązania bardziej atrakcyjnymi dla deweloperów. Google próbuje osłabić ten monopol, promując TPU jako tańszą alternatywę w chmurze, ale bez otwartej sprzedaży chipów, NVIDIA nadal dyktuje warunki. Inni gracze, jak AMD czy Broadcom, też wchodzą w grę, ale to NVIDIA zbiera żniwo.

Co to oznacza dla branży AI?

Rynek AI ewoluuje szybko, a rywalizacja między gigantami napędza innowacje. Google z TPUv7 pokazuje, że customowe chipy mogą konkurować z uniwersalnymi GPU, ale model biznesowy oparty na chmurze ogranicza ich zasięg. Dla firm szukających niezależności, NVIDIA pozostaje pierwszym wyborem.

W przyszłości możemy zobaczyć więcej niestandardowych rozwiązań - Meta, Microsoft czy OpenAI rozwijają własne chipy. Jednak dopóki Google nie zmieni strategii, NVIDIA będzie cieszyć się dominacją. Branża czeka na TPUv8, ale czy to wystarczy, by przełamać monopol?

Źródła: Analizy z SemiAnalysis, The Register i CNBC wskazują na rosnące zainteresowanie TPU, ale podkreślają bariery dostępu.