Битва чіпів: Google TPU проти Nvidia GPU – хто виграє ШІ-гонку?

Ми живемо у часи, коли кожен транзистор визначає не лише швидкість обчислень, а й фінансові результати корпорацій. Протистояння між Google TPU та Nvidia GPU стало символом нової технологічної ери. Це не просто змагання “заліза” – це стратегічна боротьба за контроль над інфраструктурою штучного інтелекту, яка формує економіку.

Архітектурно ці два підходи кардинально різні. $NVDA зробила ставку на універсальність: її GPU – це тисячі CUDA-ядер, здатних виконувати широкий спектр задач, від тренування моделей до рендерингу графіки🔥. Гнучкість – головний козир Nvidia, але вона має ціну: значні накладні витрати на керування потоками та пам’яттю знижують ефективність у вузькоспеціалізованих задачах. $GOOGL, навпаки, пожертвувала універсальністю заради максимальної продуктивності у нейромережевих обчисленнях. TPU – це ASIC із систолічним масивом, оптимізованим для матричних операцій. Результатом є рекордна ефективність на ват, але обмежена сфера застосування.

Запуск TPU v7 Ironwood у листопаді 2025 став кульмінацією цієї філософії. Чіп отримав 192 ГБ HBM-пам’яті, продуктивність понад 4,6 PFLOPS (FP8) і можливість об’єднання до 9216 TPU у єдиний суперкомп’ютер через оптичні інтерконекти. Головне – це енергоефективність🔋 (яка стала удвічі кращою, ніж у попереднього покоління). У світі, де рахунки за електроенергію для ШІ-ферм сягають мільярдів, це стратегічна перевага. Масштабованість TPU дозволяє розміщувати гігантські моделі у спільній пам’яті без розбиття на вузли, що знижує затримки та витрати.

Чи достатньо цього, щоб потіснити Nvidia? Поки що CUDA-екосистема залишається неперевершеною: мільйони розробників, підтримка всіх фреймворків, гнучкість для будь-яких задач. Але ринок уже реагує на економіку. OpenAI тестує TPU для здешевлення inference, Meta веде переговори про оренду TPU у 2026. Якщо Google стане постачальником кремнію для конкурентів, це може відібрати у Nvidia частину ринку та знизити її маржу. І тут ми бачимо головний тренд: гіперскейлери не хочуть платити “податок Nvidia” у 75% маржі. $AMZN розвиває Trainium, $MSFT – Maia, $META – MTIA. Формується “ASIC-коаліція”, яка прагне повернути собі контроль над витратами.

Це означає зміну правил гри♟. Nvidia залишається королем, але її надприбутковість не гарантована. Навіть якщо попит на GPU збережеться, тиск на ціни неминучий. Alphabet, навпаки, отримує шанс підвищити маржу хмарного бізнесу, скоротивши витрати на обладнання. Наш сценарний аналіз показує, що базовий прогноз для $GOOGL – зростання виручки до ~$494 млрд у 2027, прибуток ~$143 млрд і ціна акції близько $260 (проти нинішніх $320). Оптимістичний сценарій дає потенціал до $390, але він потребує бездоганного виконання планів. Песимістичний – $180, якщо реклама просяде і витрати на ШІ тиснутимуть на маржу.

Окремо варто згадати “тихих героїв” ШІ-буму – постачальників інфраструктури. Dell отримала рекордні замовлення на AI-сервери ($12,3 млрд за квартал), Fluence Energy нарощує портфель батарей для дата-центрів до $5,3 млрд. Без енергії та серверів ШІ не працюватиме, а отже, ці компанії стають ключовими бенефіціарами. Отже варто дивитись не лише на “зірок” ШІ, а й на тих, хто забезпечує фундамент – від кремнію до мегават.

ШІ-бум 2020-х нагадує золоту лихоманку🤯: одні шукають “золото” у вигляді моделей, інші продають “лопати” – сервери, енергетику, чіпи. Ми вважаємо, що стратегія диверсифікації між обома сегментами – найрозумніший шлях. Адже штучний інтелект – це нова електрика цифрової економіки, але він буквально живиться реальною електроенергією та кремнієм. І саме тут, у фундаментальному шарі, ховаються найбільш стабільні можливості для капіталу.