Акции NVIDIA резко упали на 7%! Meta перешла на сторону Google по чипам, три гиганта технологий вступили в бой.

Meta планирует в 2027 году развернуть Tensor Processing Unit (TPU) от Google в собственном дата-центре и, возможно, с 2026 года арендовать соответствующую вычислительную мощность через Google Cloud. Это сотрудничество рассматривается как значительный прорыв Google на рынке ИИ-чипов, после раскрытия информации акции NVIDIA в один момент упали на 7%, но затем сократили падение до 2.6%.

Meta миллиарды долларов переключается на Google TPU

Согласно сообщению The Information, Meta ведет переговоры о развертывании Tensor Processing Unit (TPU) от Google в своем собственном дата-центре в 2027 году и, возможно, начнет арендовать соответствующую вычислительную мощность через Google Cloud с 2026 года. Масштаб этого сотрудничества потрясает, предполагается, что сумма закупок составит миллиарды долларов, что станет значительным прорывом для Google на рынке AI-чипов. После предоставления миллиона TPU компании Anthropic, Google снова привлекает внимание крупных клиентов, что демонстрирует быстро растущую конкурентоспособность Google в области AI-инфраструктуры.

Это решение имеет множество стратегических значений для Meta. Во-первых, оно отражает возможное нежелание Meta чрезмерно зависеть от ведущего игрока на рынке чипов NVIDIA, высокие цены и длительные сроки поставки заставляют компании искать альтернативные решения. GPU H100 и H200 от NVIDIA не хватает, время ожидания заказов часто достигает нескольких месяцев или даже года, а цены продолжают расти. Для Meta, которому необходимо быстро расширять вычислительную мощность AI, такое ограничение поставок непосредственно влияет на эффективность обучения и вывода модели Llama.

Во-вторых, Google TPU благодаря специализированной архитектуре для ИИ и возможности более глубокой настройки для вывода и обучения крупных языковых моделей стал конкурентоспособным вариантом. TPU — это ASIC (специальный интегральный микросхема), созданный для вычислений ИИ, и он высоко интегрирован с моделями собственного DeepMind (например, Gemini). Считается, что TPU обладает преимуществами в эффективности, возможности кастомизации и стоимости, и именно это является ключевой причиной, по которой компании рассматривают возможность перехода с NVIDIA.

Третье, стратегия много поставщиков стала общим мнением среди технологических гигантов. Из-за высокой цены, дефицита поставок и распределения рисков компании больше не хотят полагаться только на NVIDIA, поэтому большинство облачных и AI-компаний начинают использовать «стратегию много поставщиков», одновременно закупая GPU, TPU и другие альтернативные решения. Meta выбрала одновременно использовать NVIDIA GPU и Google TPU, что позволяет обеспечить достаточную вычислительную мощность и получить большее преимущество в переговорах по ценам.

Рынок также быстро отреагировал, рыночная капитализация Alphabet приблизилась к 4 триллионам долларов, акции тайваньской MediaTek также выросли на 8%, что показывает, что эффект от Google TPU начинает формироваться. MediaTek, как ключевой партнер в цепочке поставок Google TPU, играет важную роль на этапе упаковки и тестирования, крупный заказ от Meta непосредственно приведет к росту ее доходов.

Жесткий ответ после падения акций NVIDIA на 7%

! [Цена акций NVIDIA](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-87a9b3933a-bec2e6b652-153d09-cd5cc0019283746574839201

（Источник: Google Finance）

После появления слухов о Meta, акции NVIDIA в одно время упали на 7%, после чего сократились до 2,6%, а рыночная стоимость за день уменьшилась более чем на 200 миллиардов долларов. Однако компания ответила на это в X: “Мы рады видеть успех Google, они добились огромного прогресса в области ИИ, и мы продолжаем поставлять продукцию для Google.” Эта на первый взгляд вежливая реплика на самом деле напоминает рынку о том, что Google также является крупным клиентом NVIDIA GPU, и что эти две компании не находятся в полностью противостоящих отношениях.

NVIDIA выразила глубокую мысль: «Мы все еще на одно поколение впереди всей отрасли, являемся единственной платформой, способной запускать все модели ИИ в любых сценариях, предлагая производительность, многофункциональность и заменяемость, превосходящие ASIC.» Эта реплика непосредственно указывает на основную слабость Google TPU. Хотя чипы ASIC более эффективны для конкретных задач, им не хватает гибкости. TPU в основном оптимизированы для фреймворка TensorFlow и собственных моделей Google, и при запуске других фреймворков (таких как PyTorch) или сторонних моделей преимущества в производительности могут значительно уменьшиться.

В отличие от этого, графические процессоры NVIDIA используют универсальную вычислительную архитектуру, которая поддерживает почти все основные AI-фреймворки и модели. От серии GPT от OpenAI, Claude от Anthropic, Llama от Meta до Stable Diffusion от открытого сообщества, подавляющее большинство AI-моделей обучаются на графических процессорах NVIDIA. Это преимущество экосистемы делает разработчикам и компаниям трудно полностью отказаться от NVIDIA, даже если они увеличивают использование Google TPU.

Несколько недель назад Google выпустила высоко оцененную AI модель Gemini 3, которая была обучена на TPU компании, а не на GPU NVIDIA, подчеркивая, что конкуренция в чипах достигла своего пика. Этот случай подтверждает успешное применение TPU в экосистеме Google, но также выявляет его ограничения — Gemini 3 может эффективно работать на TPU во многом благодаря тому, что инженеры Google изначально разработали архитектуру модели, учитывая особенности TPU. Для компаний, использующих стандартные фреймворки и открытые модели, стоимость такой глубокой настройки может превысить экономию на самих чипах.

)# Три основных довода NVIDIA для контрнаступления

Преимущества экосистемы: все основные AI фреймворки и модели оптимизированы для NVIDIA GPU, стоимость преобразования высокая

Незаменимая универсальность: GPU может выполнять множество задач, таких как обучение, вывод, графическая визуализация, в то время как ASIC ограничен определенными сценариями.

Технологическое лидерство: Последние H200 и предстоящие B100 по производительности все еще опережают конкурентов на одно поколение.

Рынок AI чипов переходит от монополии к многополярной конкуренции

Трехсторонняя динамика между Google, Meta и NVIDIA показывает, что рынок ИИ-чипов вступает в новую фазу. С учетом того, что рыночный голос TPU, принадлежащего Google, быстро усиливается, последние новости указывают на то, что Meta может стать следующим клиентом на сотни миллионов долларов, что станет шоком для цепочки поставок ИИ-чипов. В условиях долгосрочной монополии NVIDIA на рынке ИИ-чипов конкуренция между тремя сторонами влияет не только на стратегию вычислительной мощности технологических гигантов, но также затрагивает мировые фондовые рынки, цепочку поставок и экосистему ИИ-моделей.

Это соревнование определит основную архитектуру инфраструктуры следующего поколения ИИ. Если NVIDIA продолжит сохранять технологическое превосходство и поддерживать барьеры экосистемы, ее господствующее положение останется прочным. Если Google TPU успешно войдет в большее количество корпоративных клиентов и докажет свою стоимость в определенных сценариях, рынок перейдет в многополюсную конкурентную среду. Если такие технологические гиганты, как Meta, полностью примут стратегию собственного производства чипов или многопоставщиков, ценовая власть NVIDIA и ее рыночная доля могут подвергнуться серьезному вызову.

Судя по реакции акций NVIDIA, рынок серьезно оценивает эту угрозу конкуренции. Хотя падение на 7% к закрытию сократилось до 2,6%, однодневная волатильность в 200 миллиардов долларов США показывает, что инвесторы крайне чувствительны к изменениям в ландшафте рынка AI-чипов. Эта волатильность также отражает то, что удивительный рост акций NVIDIA за последние несколько лет уже учел значительное количество оптимистичных ожиданий, и любая потенциальная угроза конкуренции может вызвать фиксацию прибыли.

Для цепочки поставок это соревнование также имеет далеко идущие последствия. GPU NVIDIA в основном производятся на заводах TSMC, а TPU Google также зависят от передовых технологий TSMC. Независимо от того, кто победит, TSMC получит выгоду. Однако поставщики нижестоящих звеньев, таких как упаковка, тестирование, память и PCB, сталкиваются с рисками перераспределения. Резкий рост акций MediaTek на 8% показывает, что рынок считает, что увеличение заказов на TPU Google приведет к новым возможностям для тайваньской полупроводниковой цепочки поставок.

Для разработчиков AI-моделей выбор чипа будет напрямую влиять на проектирование модели и стратегии оптимизации. Если доля рынка Google TPU продолжит расти, разработчикам, возможно, придется специально оптимизировать модели для TPU, что увеличит затраты на разработку, но также может повысить производительность в определенных сценариях. Если рынок останется многопоставочным, разработчикам нужно будет обеспечить эффективную работу моделей на различных чипах, что выдвигает более высокие требования к абстракции и стандартизации на уровне фреймворка.

Выбор и позиции различных сторон могут стать ключевыми переменными, способными перетасовать весь рынок. Если NVIDIA сможет создать технологический разрыв в следующем поколении продуктов (например, B100), это укрепит её лидирующие позиции. Если Google сможет доказать рентабельность TPU и привлечь больше клиентов, это действительно станет угрозой монополии NVIDIA. Окончательное решение Meta станет индикатором, влияющим на стратегии закупок вычислительной мощности других технологических гигантов.