Vlastní čipy AI od Googlu, známé jako Tensor Processing Units (TPU), se stávají vážným konkurentem společnosti Nvidia, která dlouhodobě dominuje trhu s hardwarem AI. Společnosti jako Meta a Anthropic se údajně chystají investovat miliardy dolarů do TPU od Googlu, což by mohlo signalizovat potenciální posun v tomto odvětví.
Vzestup specializovaného hardwaru umělé inteligence
Boom umělé inteligence se do značné míry spoléhal na grafické procesorové jednotky (GPU) – původně navržené pro hraní her a vykreslování grafiky – díky jejich schopnosti efektivně provádět paralelní výpočty. Tento paralelní výpočet je zásadní pro trénování a provozování modelů umělé inteligence, které často zahrnují masivní násobení matic. GPU však původně nebyly optimalizovány pro AI.
TPU, poprvé vyvinuté společností Google v roce 2016, řeší tento problém tím, že se zaměřují pouze na maticové násobení, což je základní operace ve většině pracovních zátěží AI. Nejnovější generace Ironwood pohání pokročilé modely umělé inteligence Google, jako jsou Gemini a AlphaFold.
Efektivita vs. flexibilita
Technicky je TPU rafinovanou podmnožinou GPU spíše než zcela samostatnou architekturou. Optimalizují výpočetní techniku specifickou pro umělou inteligenci, což společnostem potenciálně ušetří desítky nebo dokonce stovky milionů dolarů.
Tato specializace má však své nevýhody. TPU mohou být méně flexibilní, pokud se modely AI výrazně vyvíjejí, což nutí některé výpočty k návratu k pomalejším CPU. GPU Nvidia měly historicky výhodu v kompatibilitě softwaru, ale Google tuto mezeru zacelil tím, že usnadnil integraci TPU do stávajících pracovních postupů.
Odezva hyperscalerů
Rostoucí náklady na GPU, tažené vysokou poptávkou, přiměly mnoho technologických gigantů („hyperscalerů“) k vývoji vlastních vlastních čipů AI. Amazon Trainium je jedním z příkladů.
“Většina hyperscalerů má své vlastní interní programy… protože GPU se staly příliš drahými a může být levnější navrhnout a postavit vlastní.” – Simon McIntosh-Smith, University of Bristol
Tento posun k vlastnímu vývoji čipů není jen o nákladech. Jde také o ovládání a optimalizaci pro konkrétní úkoly AI.
Posun trhu?
Po léta Google primárně používal TPU interně. Nyní externí poptávka roste, přičemž hlavní hráči jako Meta a Anthropic údajně významně nakupují TPU.
Tato zvýšená konkurence by mohla z dlouhodobého hlediska přinést užitek kupujícím, potenciálně snížit ceny GPU nebo donutit Nvidii nabízet konkurenceschopnější podmínky. Diverzifikace dodavatelů hardwaru pro umělou inteligenci zajistí, že budoucnost této kritické technologie nebude mít pod kontrolou žádná společnost.
Rostoucí vyspělost TPU a ochota velkých společností s umělou inteligencí je přijmout naznačuje, že v tomto odvětví dochází k zásadnímu posunu.
