Google неожиданно столкнулась с проблемой — спрос на ее вычислительные мощности оказался настолько высоким, что собственным исследователям теперь не хватает ресурсов.
Еще пару лет назад о таком техногиганты могли лишь мечтать:
По данным Bloomberg, команды внутри Google DeepMind вынуждены конкурировать за доступ к TPU-чипам — специализированным ускорителям Google для обучения нейросетей.
Google сама создала эту проблему
Последние годы Google активно продвигала свои TPU как альтернативу GPU от NVIDIA. И стратегия сработала: крупные ИИ-компании начали массово арендовать мощности Google.
Главным клиентом стала Anthropic. По информации Bloomberg, Google готова предоставить компании до 5 гигаватт TPU-мощностей за пять лет и доступ к миллиону чипов Ironwood нового поколения.
В результате вычислительные ресурсы, которые раньше в основном использовались внутри Google, теперь уходят внешним клиентам.
Исследователи жалуются на дефицит
Глава DeepMind Демис Хассабис ранее уже признавал, что нехватка вычислительных ресурсов становится серьезным ограничением для исследований.
Проблема не только в количестве самих чипов, но и в дефиците компонентов вроде HBM-памяти от Samsung, Micron Technology и SK hynix.
Из-за этого некоторые сотрудники DeepMind начали уходить в стартапы, где получить вычислительные ресурсы для экспериментов иногда проще.
Google тратит сотни миллиардов на ИИ
Alphabet прогнозирует капитальные расходы на 2026 год в размере $175–185 млрд. Значительная часть этих денег идет именно на развитие ИИ-инфраструктуры.
По оценкам аналитиков, совокупные расходы бигтеха на ИИ уже превысили $650 млрд за год.
