google

Nvidia сталкивается с растущей конкуренцией со стороны специализированных процессоров Google, однако эксперты считают, что главная угроза для доминирования компании лежит в другой плоскости.
Некоторые аналитики сравнивают переговоры Google и экстремистской Meta о TPU с ситуацией в фармацевтической отрасли, где появление дженериков кардинально меняет рынок. Однако такая аналогия не отражает реальности.
Специализация против универсальности
Процессоры TPU (Tensor Processing Units) от Google относятся к категории ASIC — специализированных интегральных схем, предназначенных для выполнения конкретных задач. В случае с TPU это глубокое обучение. Такая узкая специализация обеспечивает значительное превосходство в производительности и энергоэффективности по сравнению с универсальными GPU для конкретной задачи, но ценой гибкости.
Графические процессоры Nvidia занимают противоположную позицию — они крайне универсальны и способны справляться с широким спектром задач искусственного интеллекта. Именно поэтому эти универсальные ускорители стали стандартом для всей индустрии BB, несмотря на то что один чип может стоить до $40 000.
Для стартапов выбор очевиден. Молодые компании отдают приоритет скорости выхода на рынок и минимизации начальных капиталовложений. Поэтому они используют универсальные GPU от Nvidia, которые легко доступны, гибки в вычислительных задачах и требуют меньших первоначальных затрат. Хотя отдельные GPU Nvidia дороги, разработка собственных ASIC требует минимум десятков миллионов долларов стартовых инвестиций.
Для гипермасштабируемых компаний экономика выглядит иначе, и специализированные чипы становятся рентабельными со временем. Они управляют глобальными дата-центрами в огромных масштабах, где даже незначительные улучшения энергоэффективности или производительности на доллар оборачиваются миллиардными экономиями за несколько лет.
Однако эта экономия не устраняет их потребность в Nvidia. Спрос на вычисления AI растет с поразительной скоростью, и ни одна гипермасштабируемая компания не может полагаться исключительно на собственные чипы. ASIC идеальны для предсказуемых высокообъемных рабочих нагрузок, в то время как GPU Nvidia по-прежнему необходимы для передовых исследований, гибких рабочих нагрузок и быстрого масштабирования мощностей.
Ограниченная угроза от TPU
В этом контексте TPU от Google представляют реальную, но ограниченную проблему. Отчеты указывают, что стратегия Google с TPU может охватить до 10% годовой выручки Nvidia. Это означает, что Nvidia сохранит оставшиеся 90%. Google также остается одним из крупнейших клиентов Nvidia, а аренда GPU Nvidia клиентам продолжает быть основным источником дохода для Google Cloud.
Дополнение, а не замещение
Nvidia открыто заявила о том, что угрозу от Google не считает серьезной. В соцсети X компания написала: «Мы рады успеху Google — они достигли больших успехов в AI, и мы продолжаем поставлять Google. NVIDIA на поколение опережает индустрию — это единственная платформа, которая запускает каждую модель AI и делает это везде, где выполняются вычисления».
Google придерживается схожей дипломатической позиции, подчеркнув, что спрос на обе семейства процессоров растет: «Мы испытываем ускоряющийся спрос как на наши TPU, так и на GPU Nvidia; мы привержены поддержке обоих, как делали это годами».
У Google действительно есть значимые преимущества — особенно интеграция «полного стека» от исследований AI до облачной доставки. Однако бросить вызов доминированию Nvidia требует гораздо большего, чем масштаб. Это требует преодоления почти двух десятилетий экосистемной привязки. Более 4 млн разработчиков по всему миру создают на платформе CUDA от Nvidia, формируя ров, который чрезвычайно сложно преодолеть даже такой крупной компании, как Google.
Поэтому TPU вряд ли полностью заменят GPU. Вместо этого они служат сильной альтернативой для конкретных высокообъемных предсказуемых рабочих нагрузок, в то время как GPU остаются индустриальным стандартом из-за их гибкости, широкой поддержки разработчиков и совместимости с быстро развивающимися рабочими процессами исследований AI.
Nvidia тоже не стоит на месте. Компания недавно расширилась на рынок ASIC с новым бизнес-подразделением, что указывает на признание того, что гипермасштабируемые компании — включая Google, Amazon и Microsoft — увеличивают инвестиции в специализированные чипы для снижения зависимости от универсальных GPU.
Главная угроза — не Google
Бычий сценарий Nvidia на триллионы долларов основан на одном принципе: законах масштабирования «больше значит лучше», которые описывают, как производительность систем AI улучшается по мере увеличения обучающих данных, параметров модели или вычислительных ресурсов. Эти законы стимулировали растущий спрос на GPU и поддержали большую часть рыночной оценки Nvidia.
Однако некоторые эксперты — включая бывшего сооснователя OpenAI Илью Суцкевера (Ilya Sutskever) — утверждают, что эра грубого масштабирования может уступать место «эпохе чудес и открытий», где алгоритмические инновации и архитектурные достижения могут обеспечить сопоставимые или превосходящие результаты с гораздо меньшими вычислениями.
Недавно глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) привел текст от главы Google DeepMind Демиса Хассабиса (Demis Hassabis), подтверждающий, что законы масштабирования остаются «неизменными» — обнадеживающий знак для модели роста Nvidia, основанной на вычислениях.
Траектория роста Nvidia останется неизменной до тех пор, пока потребность в вычислениях остается огромной, и пока эффективные альтернативы не изменят нарратив. TPU Google дополняют экосистему, а не разрушают ее, предоставляя специализированные решения для конкретных задач, в то время как GPU Nvidia сохраняют свою роль универсального стандарта для разнообразных приложений AI.
#NVIDIA #Google #AImodel #AI #Write2Earn
$BTC

Alphabet — материнська компанія Google — офіційно наблизилась до рекордної вартості у $4 трильйони. Ринок реагує на це як на черговий доказ того, що штучний інтелект створює нову хвилю домінування технологічних корпорацій.
🚀 Акції Alphabet злетіли на премаркеті
Папери компанії зросли на 4,1%, до $331,7, що одразу дало можливість вийти на новий максимум ще до старту основної сесії. Це майже автоматично підштовхнуло ринкову капіталізацію до історичної позначки $4 трлн — рівня, якого досягали лише одиниці.
Для порівняння:
у вересні 2025-го Alphabet вже пробивала планку $3 трлн,ринок тоді реагував на судове рішення, що дозволило Google не продавати Chrome, що різко посилило довіру інвесторів.
Сьогодні драйвер зовсім інший.
🤖 ШІ — двигун, який не зупиняється
Головна причина стрімкого росту — агресивне розширення ШІ-інструментів Google. Компанія дедалі активніше інтегрує штучний інтелект у Search, Workspace, Android та сервіси корпоративного рівня.
Аналітики підкреслюють:
Alphabet має найбільшу у світі інфраструктуру для ШІ,величезні масиви даних,колосальні фінансові ресурси для масштабування моделей.
Це не просто ринок продуктів, це гонка за позицію «мозку» всього цифрового світу — пошуку, реклами, мобільних платформ і навіть офісного ПЗ.
📈 Чому ринок реагує настільки сильно?
✔ Зростає довіра до монетизації ШІ
І не тільки через Google Gemini: бізнес бачить реальні сценарії використання, що вже приносять дохід.
✔ Інвестори шукають стабільні технологічні «якорі»
Після волатильності крипторинку та correction-циклів у Nasdaq, гіганти з великим кешфлоу виглядають як перевірені бенефіціари ШІ-революції.
✔ Alphabet залишається одним із небагатьох, хто може конкурувати з NVIDIA
По здатності заробляти на інфраструктурі ШІ, а не лише на софті.
🔮 Що далі?
Аналітики очікують, що Alphabet зможе утримувати темп зростання, якщо інноваційний цикл з ШІ не сповільниться. Ринок також уважно стежить за конкуренцією з Meta, Microsoft і OpenAI, адже гонка стає дедалі більш дорогою.
Проте факт залишається фактом: $4 трлн — це новий рубіж технологічної епохи.
🌙 Підписуйтесь на мене, Moon Man 567 — тут ви отримаєте тільки перевірені новини, глибоку аналітику та здоровий скепсис до хайпу.
#alphabet #Google

Honestly, I’ve used almost every AI tool out there, but Google Gemini Banana Pro feels like a completely different league. The images it creates look so real that it’s almost impossible to tell the difference between AI and real life.
What’s even more surprising is how much this technology is going to impact the creative world. From photoshoots and models to makeup, styling, lighting, set design, graphic design, editing, and even the marketing teams who plan visual content a lot of these roles are going to change.
This tech is on another level, and it’s definitely going to reshape the entire digital marketing and promotional industry.
#Google #Aİ