Дом
Google и Marvell сотрудничают в разработке специализированных чипов для искусственного интеллекта
Конкуренция за вычислительную мощность между ведущими мировыми технологическими компаниями обостряется. Отраслевые источники сообщают, что Google (входит в состав Alphabet) ведет активные переговоры с поставщиком полупроводниковых решений Marvell Technology. Вместе они намерены совместно разработать два новых специализированных чипа для искусственного интеллекта. Этот шаг является важной частью стратегии Google, направленной на снижение зависимости от оборудования Nvidia и укрепление конкурентных преимуществ своей облачной инфраструктуры.

Основная стратегия: «идеальный партнер» для TPU и процессор нового поколения
Сотрудничество сосредоточено на двух специализированных интегральных схемах для конкретных приложений. Первая — это новый блок обработки памяти (MPU), разработанный для бесперебойной работы с проприетарным тензорным процессором (TPU) Google. Его основная роль заключается в оптимизации эффективности передачи данных и устранении узких мест при обучении крупномасштабных моделей. Вторая — это TPU нового поколения, точно настроенный для требовательных сред работы передовых моделей ИИ.
Согласно текущему графику, обе компании могут завершить разработку MPU уже в следующем году и вскоре после этого приступить к пробному производству. В случае успеха эта комбинация собственных чипов значительно повысит независимость Google в управлении сложными вычислительными нагрузками.
Вычислительная независимость: пересмотр конкуренции в облачной сфере
На протяжении многих лет графические процессоры Nvidia занимали доминирующее положение на рынке вычислений для ИИ, что приводило к высоким затратам и потенциальной уязвимости цепочки поставок. Для Google развитие технологии TPU и утверждение ее в качестве жизнеспособной альтернативы продуктам Nvidia — это не просто техническая цель, а стратегическая бизнес-необходимость.
Связанная статья
Внутри раскрыты подробности о Gemini следующего поколения: ограниченные вычислительные мощности, внутренние команды не сошлись в вопросах приоритетов разработки и распределения ресурсов
В отчётах указывается, что запуск долгожданной модели Gemini следующего поколения от Google был перенесён. Внутренние разногласия по вопросам приоритетов разработки и распределения ресурсов, в сочетании с ограниченной вычислительной мощностью и сложн
OpenAI отклоняет опасения по поводу замедления роста, заявляя о ускорении работы нескольких бизнес-подразделений
В ответ на внешнюю критику, связанную с замедлением роста продаж и невыполнением внутренних плановых показателей, лидер в области искусственного интеллекта компания OpenAI опубликовала во вторник, 28 апреля, уверенное заявление. Компания уточнила, чт
Кубок Суперкубок Alibaba: Qwen3.8-Max дебютирует с улучшенными инструментами для программирования и офисными приложениями
Alibaba официально представила Qwen3.8-Max — новую базовую большую модель с 2,4 триллиона параметров. Это значимое достижение в области искусственного интеллекта обеспечивает существенное улучшение производительности в ключевых областях, таких как пр
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)
Конкуренция за вычислительную мощность между ведущими мировыми технологическими компаниями обостряется. Отраслевые источники сообщают, что

Основная стратегия: «идеальный партнер» для TPU и процессор нового поколения
Сотрудничество сосредоточено на двух специализированных интегральных схемах для конкретных приложений. Первая — это новый блок обработки памяти (MPU), разработанный для бесперебойной работы с проприетарным тензорным процессором (TPU) Google. Его основная роль заключается в оптимизации эффективности передачи данных и устранении узких мест при обучении крупномасштабных моделей. Вторая — это TPU нового поколения, точно настроенный для требовательных сред работы передовых моделей ИИ.
Согласно текущему графику, обе компании могут завершить разработку MPU уже в следующем году и вскоре после этого приступить к пробному производству. В случае успеха эта комбинация собственных чипов значительно повысит независимость Google в управлении сложными вычислительными нагрузками.
Вычислительная независимость: пересмотр конкуренции в облачной сфере
На протяжении многих лет графические процессоры Nvidia занимали доминирующее положение на рынке вычислений для ИИ, что приводило к высоким затратам и потенциальной уязвимости цепочки поставок. Для Google развитие технологии TPU и утверждение ее в качестве жизнеспособной альтернативы продуктам Nvidia — это не просто техническая цель, а стратегическая бизнес-необходимость.
Внутри раскрыты подробности о Gemini следующего поколения: ограниченные вычислительные мощности, внутренние команды не сошлись в вопросах приоритетов разработки и распределения ресурсов
В отчётах указывается, что запуск долгожданной модели Gemini следующего поколения от Google был перенесён. Внутренние разногласия по вопросам приоритетов разработки и распределения ресурсов, в сочетании с ограниченной вычислительной мощностью и сложн
OpenAI отклоняет опасения по поводу замедления роста, заявляя о ускорении работы нескольких бизнес-подразделений
В ответ на внешнюю критику, связанную с замедлением роста продаж и невыполнением внутренних плановых показателей, лидер в области искусственного интеллекта компания OpenAI опубликовала во вторник, 28 апреля, уверенное заявление. Компания уточнила, чт
Кубок Суперкубок Alibaba: Qwen3.8-Max дебютирует с улучшенными инструментами для программирования и офисными приложениями
Alibaba официально представила Qwen3.8-Max — новую базовую большую модель с 2,4 триллиона параметров. Это значимое достижение в области искусственного интеллекта обеспечивает существенное улучшение производительности в ключевых областях, таких как пр











