Alphabet szuka sposobów, by ograniczyć dominację Nvidii w segmencie akceleratorów AI. Google zwiększa wsparcie finansowe dla partnerów chmurowych i rozważa nowe modele inwestycyjne wokół własnych układów TPU. Stawką jest kontrola nad infrastrukturą, na której opiera się globalny wyścig sztucznej inteligencji.
Inwestycje w neocloud i budowa rynku dla TPU
Google chce rozszerzyć rynek dla swoich układów tensor processing units, czyli TPU, wykorzystując własne zasoby finansowe. Według informacji „The Wall Street Journal” spółka prowadzi rozmowy o inwestycji rzędu 100 mln USD w startup chmurowy Fluidstack, a transakcja ma zwiększyć wycenę firmy do około 7,5 mld USD.
Fluidstack należy do rosnącej grupy tzw. neocloudów, które oferują moc obliczeniową dla firm rozwijających modele AI. Największym graczem w tym segmencie pozostaje CoreWeave, bazujący głównie na procesorach Nvidii.
Google chce, aby podobne podmioty częściej sięgały po TPU zamiast GPU. Firma już wcześniej wspierała finansowo projekty centrów danych realizowane przez Hut 8, Cipher Mining czy TeraWulf, czyli spółki wywodzące się z branży kryptowalut, które dziś przekształcają się w operatorów infrastruktury AI.
TPU jako alternatywa dla GPU
Google sprzedaje dostęp do TPU od 2018 roku poprzez własną chmurę, ale z czasem firma zaczęła oferować chipy również bezpośrednio zewnętrznym klientom. Układy te są chwalone za efektywność przy trenowaniu modeli oraz w zadaniach inferencyjnych, czyli generowaniu odpowiedzi przez systemy takie jak Gemini.
W 2025 roku firma zaprezentowała siódmą generację TPU o nazwie Ironwood, zoptymalizowaną pod kątem inferencji. W przeciwieństwie do GPU, pierwotnie projektowanych do gier, TPU od początku powstawały z myślą o obciążeniach związanych z uczeniem maszynowym.
Jednocześnie Google stoi przed poważnymi wyzwaniami. Produkcję chipów zleca tajwańskiemu gigantowi Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, który jest także kluczowym partnerem Nvidii. Przy ograniczonych mocach produkcyjnych priorytet może otrzymywać największy klient. Dodatkowo rynek przez cały czas odczuwa niedobory pamięci, kluczowej dla akceleratorów AI.
Debata wewnętrzna i tło geopolityczne
W spółce toczyła się dyskusja o wydzieleniu zespołu TPU jako osobnej jednostki, co mogłoby ułatwić pozyskiwanie kapitału zewnętrznego. Ostatecznie przedstawiciele Google zaprzeczyli planom restrukturyzacji, wskazując na korzyści z integracji projektantów chipów z zespołami rozwijającymi modele AI.
Według wcześniejszych doniesień zainteresowanie TPU wykazywały m.in. Meta Platforms oraz Anthropic. Jednak duzi dostawcy chmury, tacy jak Amazon Web Services, rozwijają własne układy i traktują Google jako bezpośredniego konkurenta.
Strategia Alphabetu pokazuje, iż rywalizacja w AI nie dotyczy już wyłącznie modeli i algorytmów, ale całych łańcuchów dostaw, finansowania infrastruktury oraz kontroli nad centrami danych. W tej grze przewaga technologiczna to za mało. Liczy się zdolność budowania ekosystemu i zapewnienia skali.
