Тихий тріумф у сфері ШІ не стосуватиметься домінування у чіпах — це питання енергоефективності. Ось чому Alphabet має перевагу.

Реальна конкуренція не там, де всі думають

Поки ринок одержимий виробниками чипів, справжня боротьба в сфері штучного інтелекту (AI) відбувається в іншому місці. Nvidia (NASDAQ: NVDA) контролює ринок GPU, а Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD) продовжує свій натиск. Broadcom (NASDAQ: AVGO) дозволяє компаніям створювати власні ASIC (application-specific integrated circuits) для задач AI. Однак компанія, найкраще підготовлена до домінування на наступній фазі обчислень AI, зовсім не є чистим виробником чипів — це Alphabet (NASDAQ: GOOGL).

Різниця зводиться до одного критичного фактора: енергоефективності. І саме тут інтегрований підхід Alphabet змінює гру.

Чому споживання енергії — нове обмеження

Обмеженість енергії, а не дефіцит чипів, є справжнім вузьким місцем у сучасній інфраструктурі AI. GPU відмінно справляються з обробкою величезних обсягів даних швидко, але вони споживають багато енергії. Під час тренування AI ця витрата в основному одноразова. Але інференція — постійна обчислювальна робота, необхідна для роботи великих мовних моделей (LLMs) — швидко накопичує витрати.

Цей перехід від тренування до інференції — де Alphabet випереджає. За останнє десятиліття компанія розробила власні спеціалізовані AI-чипи, адаптовані для її фреймворку TensorFlow. Тепер, у їх сьомому поколінні, Tensor Processing Units (TPUs) створені спеціально для інфраструктури Google Cloud та конкретних завдань. Результат: вищі показники продуктивності при меншому споживанні енергії.

Конкуренти, що використовують ASIC від Broadcom, просто не можуть повторити цю ефективність. Alphabet не продає TPU зовнішнім клієнтам — натомість компанії мають запускати свої навантаження на Google Cloud, щоб отримати до них доступ. Це створює мультиплікаційний ефект доходів для Alphabet, дозволяючи їй захоплювати кілька джерел доходу в екосистемі AI.

Крім того, Alphabet використовує TPU для власних AI-проектів. Ця цінова перевага у розробці та розгортанні Gemini, її базової моделі, дає Alphabet структурну перевагу над конкурентами, такими як OpenAI і Perplexity AI, які залежать від дорожчих і більш енергоємних GPU.

Інтегрований стек як конкурентна перевага

З розвитком AI, цілісна інтеграція Alphabet стає все більш вражаючою. Жоден конкурент не зібрав такого всебічного набору технологій AI. Нещодавно випущений Gemini 3 отримав визнання аналітиків за можливості, що перевищують типові очікування фронтір-моделей у кількох сферах.

Зокрема, коли Nvidia дізналася, що OpenAI тестує TPU Alphabet для своїх операцій, лідер у виробництві чипів поспішив укласти угоду та зробити стратегічні інвестиції в стартап. Ця реакція сама по собі багато говорить про те, наскільки серйозно Nvidia цінує перевагу Alphabet у silicon.

Alphabet ще більше зміцнює свої позиції через платформи, такі як Vertex AI, що дозволяє клієнтам створювати власні моделі та застосунки на базі Gemini. Додайте до цього його розвинуту інфраструктуру волоконно-оптичних мереж — побудовану для мінімізації затримок — та майбутнє придбання компанії з безпеки хмарних сервісів Wiz, і ви отримаєте вертикально інтегровану гігантську силу без рівних у галузі.

Переможець забирає більшу частку

Якщо обрати одну довгострокову інвестицію в AI, то логічним вибором стане Alphabet. Її контроль над апаратним забезпеченням, програмним забезпеченням, хмарною інфраструктурою і тепер корпоративною безпекою створює захищену перевагу, яка з часом зростає.

Оскільки інференційні навантаження домінують, а енергоефективність визначає прибутковість, екосистема, створена на замовлення Alphabet, стане все важчою для конкуренції. Реальна боротьба в AI не виграється лише перевагою у чипах — вона виграється через організацію цілого стеку. І за цим показником, Alphabet вже працює на іншому рівні.

Дані графіків і результати, на які посилаються, відображають історичну продуктивність станом на листопад 2025 року