Google может стать крупнейшим заказчиком ИИ-ускорителей в мире уже к 2028 году. По оценке Fubon Research, компания закажет 12–15 млн TPU девятого поколения, а это сопоставимо или даже выше прогноза по поставкам серверных ИИ-GPU Nvidia на тот же год.
Для рынка это важный сдвиг: гиперскейлеры всё меньше зависят от универсальных ускорителей и всё активнее строят собственный кремний. Для облаков, стартапов и корпоративных ИТ-команд это означает более жёсткую конкуренцию уже не только между чипами, но и между экосистемами.
Прогноз Fubon ставит Google в один ряд с Nvidia
Оценку опубликовал Tom's Hardware со ссылкой на записку Fubon Research для клиентов. Аналитики считают, что в 2028 году Google может заказать 12–15 млн TPU v9. Для сравнения: поставки серверных ИИ-GPU Nvidia, по той же оценке, могут вырасти с 8,2 млн штук в 2026 году до 12,4 млн в 2028-м.
Здесь важна оговорка, без которой заголовок выглядел бы слишком гладким. Это не подтверждённый план Google, а прогноз аналитиков. Кроме того, сравнение не идеально: Google речь идёт о собственных TPU для внутренней инфраструктуры и облака, Nvidia — о рыночных поставках GPU широкому кругу клиентов.
Ставка на TPU v9 усложняет производство
По данным Fubon Research, TPU v9 получит архитектуру с четырьмя вычислительными кристаллами. Если прогноз верен, Google делает ставку не на косметическое обновление, а на более сложный многочиповый дизайн, где узким местом становятся уже не только сами вычисления, но и упаковка, межсоединения и тепло.
Именно поэтому в материале всплывает Intel. Аналитики допускают, что одного TSMC Google может не хватить по мощностям, особенно в передовой упаковке. Ранее Reuters со ссылкой на The Information уже писало, что Google разместил у Intel заказ более чем на 3 млн TPU с поставкой в 2028 году.
Упаковка чипов становится стратегическим ограничением
Отдельная интрига — выбор технологии упаковки. В обсуждении фигурируют Intel EMIB и решения семейства TSMC CoWoS. Перенос многочипового ускорителя между такими платформами — не та задача, которую решают на этапе закупки. Обычно это закладывают сильно раньше, на уровне физического дизайна и энергопитания.
Проще говоря, упаковка для ИИ-чипов давно перестала быть «последним этапом». Сейчас это один из факторов, который определяет сроки вывода продукта, себестоимость и то, вообще сможет ли компания получить нужный объём ускорителей в нужный год.
Для облачного рынка это плохая новость для нейтралитета
Если прогноз сбудется, Google усилит вертикальную интеграцию: собственные чипы, собственный программный стек, собственные дата-центры и собственные сервисы поверх них. Для русскоязычных команд это практичный сигнал: доступ к ИИ-инфраструктуре всё сильнее будет зависеть не только от цены аренды GPU, но и от того, у какого провайдера лучше собственный кремний и глубже интеграция со своими моделями.
Для стартапов и корпоративных ИТ-команд вывод простой. Рынок всё меньше похож на витрину, где у всех одно и то же железо. Выбирать придётся между закрытыми экосистемами с разной экономикой, разной доступностью мощностей и разной степенью привязки к одному облаку.
Следующий шаг теперь за Google, Intel и TSMC: если в ближайшие кварталы появятся новые подтверждения по TPU v9 и контрактам на упаковку, разговор о дефиците ИИ-мощностей быстро перейдёт из теории в бюджетирование.
Источник: Tom's Hardware, Reuters.