Акції NVIDIA різко впали на 7%! Meta змінила курс на чіпи Google, трійка технологічних гігантів розпочала війну

Meta планує в 2027 році розгорнути Tensor Processing Unit (TPU) від Google у власних дата-центрах і, можливо, з 2026 року орендувати відповідну обчислювальну потужність через Google Cloud. Це співробітництво вважається значним проривом Google на ринку AI чіпів, після публікації новини акції NVIDIA спочатку різко впали на 7%, а потім звузилися до 2,6%.

Meta десятки мільярдів доларів переорієнтується на Google TPU

За інформацією The Information, Meta веде переговори про розгортання Tensor Processing Unit (TPU) від Google у своїх дата-центрах у 2027 році, і, можливо, з 2026 року буде орендувати відповідну обчислювальну потужність через Google Cloud. Ця співпраця має вражаючі масштаби, з прогнозованими закупівлями на десятки мільярдів доларів, і стане значним проривом Google на ринку AI чіпів. Після того, як компанія надала мільйон TPU Anthropic, вона знову привертає увагу важливих клієнтів, що демонструє, що конкурентоспроможність Google у сфері AI інфраструктури швидко зростає.

Це рішення має кілька стратегічних значень для Meta. По-перше, воно відображає можливу небажання Meta надмірно покладатися на лідера ринку чіпів NVIDIA, де високі ціни та тривалі терміни постачання змушують компанії шукати альтернативи. Попит на графічні процесори H100 та H200 від NVIDIA перевищує пропозицію, час очікування замовлень часто досягає кількох місяців або навіть року, а ціни постійно зростають. Для Meta, яка потребує швидкого розширення обчислювальної потужності для AI, це постачальницьке обмеження безпосередньо впливає на навчання та ефективність інференції її моделі Llama.

По-друге, Google TPU завдяки спеціалізованій архітектурі для ШІ, що дозволяє здійснювати глибшу настройку для інференсу та навчання великих мовних моделей, стає конкурентоспроможним варіантом. TPU – це чіп ASIC (інтегральна схема спеціального призначення), створений для обчислень ШІ, і він тісно інтегрований з моделями власної компанії DeepMind (такими як Gemini). Експерти вважають, що TPU має переваги в ефективності, можливостях налаштування та вартості, і саме ці фактори є ключовими причинами, чому компанії розглядають можливість переходу від NVIDIA.

Третє, стратегія з кількома постачальниками стала спільною думкою технологічних гігантів. Через високу ціну, обмежені поставки та розподіл ризиків, компанії більше не бажають покладатися лише на NVIDIA, тому більшість хмарних та AI-компаній почали використовувати «стратегію з кількома постачальниками», одночасно закуповуючи GPU, TPU та інші альтернативи. Meta вибрала одночасно використовувати NVIDIA GPU та Google TPU, що дозволяє забезпечити достатню обчислювальну потужність і отримати більшу перевагу в цінових переговорах.

Ринок також швидко реагує, ринкова капіталізація Alphabet наближається до 4 трильйонів доларів, а акції тайванської MediaTek також виграли від зростання на 8%, що свідчить про те, що ефект зовнішнього розширення Google TPU починає формуватися. MediaTek, як ключовий партнер у постачальницькому ланцюзі Google TPU, відіграє важливу роль на етапах упаковки та тестування, а великі замовлення від Meta безпосередньо сприятимуть зростанню її доходів.

Жорстка відповідь після падіння акцій NVIDIA на 7%

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

（джерело: Google Finance）

Після появи чуток про Meta акції NVIDIA спочатку різко впали на 7%, а потім звузилися до 2,6%, а ринкова капіталізація за день зменшилася більш ніж на 200 мільярдів доларів. Однак компанія на це відповіла в X: «Ми раді бачити успіх Google, вони досягли великих успіхів в галузі ШІ, а ми продовжуємо постачати продукцію для Google». Ця, здавалося б, ввічлива заява насправді нагадує ринку, що Google також є великим клієнтом NVIDIA GPU, і обидві компанії не є повністю протилежними.

NVIDIA значно зазначила: «Ми все ще випереджаємо всю галузь на одне покоління, ми єдині, хто може запускати всі AI моделі в усіх сценаріях, пропонуючи кращу продуктивність, універсальність і замінність, ніж ASIC». Ця заява прямо вказує на основний недолік Google TPU. Хоча ASIC чіпи мають вищу ефективність у конкретних завданнях, їм не вистачає гнучкості. TPU в основному оптимізовані для фреймворку TensorFlow та власних моделей Google, тому при запуску інших фреймворків (як-от PyTorch) або сторонніх моделей, переваги продуктивності можуть значно зменшитися.

У порівнянні, графічні процесори (GPU) NVIDIA використовують універсальну обчислювальну архітектуру, яка підтримує практично всі основні AI фреймворки та моделі. Від серії GPT OpenAI, Claude від Anthropic, Llama від Meta до Stable Diffusion з відкритого коду, більшість AI моделей тренуються на GPU NVIDIA. Ця екосистемна перевага ускладнює для розробників та підприємств повне відокремлення від NVIDIA, навіть якщо вони збільшують використання Google TPU.

Кілька тижнів тому Google випустила модель штучного інтелекту Gemini 3, яка отримала загальне визнання; ця модель була навчена на TPU компанії, а не на графічних процесорах NVIDIA, що підкреслює загострення конкуренції в області мікросхем. Цей випадок доводить успішне застосування TPU в екосистемі Google, але водночас виявляє його обмеження — Gemini 3 може ефективно працювати на TPU, головним чином через те, що інженери Google спочатку проектували архітектуру моделі, орієнтуючись на особливості TPU. Для компаній, які використовують стандартні фреймворки та відкриті моделі, вартість такого глибокого налаштування може перевищити заощадження від самих мікросхем.

)# Три основні аргументи NVIDIA для контратаки

Переваги екосистеми: усі основні AI фреймворки та моделі оптимізовані для NVIDIA GPU, вартість переходу висока

Універсальність без заміни: GPU може виконувати багато завдань, таких як навчання, інференція, графічний рендеринг тощо, тоді як ASIC обмежений специфічними сценаріями.

Технічна перевага: останні H200 та майбутні B100 все ще перевершують конкурентів на одне покоління за продуктивністю.

Ринок AI-чіпів переходить від монополії до багатополюсної конкуренції

Google, Meta та NVIDIA демонструють, що битва за AI-чипи вступає в нову фазу. Оскільки ринкова присутність TPU під управлінням Google швидко зростає, останні новини вказують на те, що Meta може стати наступним клієнтом на рівні кількох сотень мільйонів доларів, що стане шоком для постачальників AI-чипів. У ситуації тривалої монополії NVIDIA на ринку AI-чипів, конкуренція трьох компаній вплине не лише на розподіл обчислювальної потужності технологічних гігантів, але й на світові фондові ринки, ланцюги постачання та екосистеми AI-моделей.

Ця конкуренція визначить основну архітектуру інфраструктури наступного покоління AI. Якщо NVIDIA продовжить зберігати технологічну перевагу та підтримувати бар'єри екосистеми, її панівна позиція залишиться міцною. Якщо Google TPU успішно закріпиться у більшій кількості корпоративних клієнтів, довівши свою вартісну ефективність у певних сценаріях, ринок вступить у багатополюсну конкурентну структуру. Якщо такі технологічні гіганти, як Meta, повністю приймуть стратегію власних чіпів або багатьох постачальників, ціноутворення NVIDIA та її частка на ринку можуть зазнати суттєвих викликів.

Згідно з реакцією акцій NVIDIA, ринок серйозно оцінює цю загрозу конкуренції. Хоча падіння на 7% зменшилося до 2,6% на закритті, добова волатильність капіталізації в 200 мільярдів доларів демонструє високу чутливість інвесторів до змін у ландшафті ринку AI чіпів. Ця волатильність також відображає те, що неймовірне зростання NVIDIA за останні кілька років вже включає в себе багато оптимістичних очікувань у ціну акцій, і будь-яка потенційна загроза конкуренції може викликати фіксацію прибутку.

Для постачальників у ланцюгу поставок ця конкуренція також має далекі наслідки. Графічні процесори NVIDIA в основному виготовляються на замовлення TSMC, а TPU Google також залежить від передових технологій TSMC. Незалежно від того, хто переможе, TSMC отримає вигоду. Але постачальники в таких сегментах, як пакування, тестування, пам'ять та PCB, стикаються з ризиком перерозподілу. Різке зростання акцій MediaTek на 8% свідчить про те, що ринок вважає, що збільшення замовлень на TPU Google створить нові можливості для тайваньського напівпровідникового ланцюга поставок.

Для розробників моделей ШІ вибір чіпа безпосередньо вплине на дизайн і стратегії оптимізації моделей. Якщо частка ринку Google TPU продовжить зростати, розробникам, можливо, потрібно буде спеціально оптимізувати моделі для TPU, що збільшить витрати на розробку, але також може покращити продуктивність у певних сценаріях. Якщо ринок зберігає багатьох постачальників, розробникам потрібно буде забезпечити ефективну роботу моделей на різних чіпах, що ставить вищі вимоги до абстракції та стандартизації на рівні фреймворку.

Вибір та позиція різних сторін можуть стати ключовими змінними для переформатування всього ринку. Якщо NVIDIA зможе створити технологічну перевагу в наступному поколінні продуктів (таких як B100), це зміцнить її лідируючу позицію. Якщо Google зможе довести економічну ефективність TPU і залучити більше клієнтів, це справді становитиме загрозу монополії NVIDIA. Остаточне рішення Meta стане орієнтиром, що вплине на стратегії закупівлі обчислювальної потужності інших технологічних гігантів.