Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг попытался успокоить инвесторов после появления сообщений о том, что Meta может перенести значительную часть своих рабочих нагрузок ИИ на тензорные процессоры Google (TPU).
Выступая на недавнем мероприятии, Хуанг подчеркнул, что Nvidia продолжает занимать "уникальное положение" на мировом рынке полупроводников для ИИ, даже несмотря на усиление конкурентного давления.
Хуанг описал ландшафт вычислений для ИИ как "чрезвычайно обширный" и сложный, предполагая, что даже если Meta приобретет TPU на миллиарды долларов, возможности для Nvidia остаются огромными.
Его замечания последовали за неспокойной неделей для акций Nvidia, которые ненадолго упали после сообщений о том, что Meta и Google ведут продвинутые переговоры о потенциальной сделке, связанной с собственными ИИ-ускорителями Google. С тех пор акции Nvidia восстановились.
Роль Meta в усиливающемся соперничестве чипов трудно игнорировать. Компания недавно повысила оценку капитальных затрат на 2025 год до 70–72 миллиардов долларов США, сигнализируя о еще более высоких инвестициях в 2026 году. Большая часть этих расходов связана с вычислительной инфраструктурой для обучения ИИ и вывода в масштабе.
Тем не менее, рынок отреагировал осторожно, несмотря на сильные доходы Meta. Акции упали более чем на 12% после объявления о расходах, а аналитики задаются вопросом, принесут ли такие огромные инвестиции пропорциональную отдачу.
Google, тем временем, тихо становится основным бенефициаром чиповых амбиций Meta. Alphabet сообщила о поразительном росте выручки Google Cloud на 34% в годовом исчислении, достигнув 15,15 миллиардов долларов США в третьем квартале 2025 года, рост в основном связан с Управляемый ИИ услугами. Если Meta начнет массово закупать TPU, облачный инфраструктурный бизнес Google может получить еще больший импульс.
Серьезный сдвиг в сторону оборудования Google будет иметь последствия далеко за пределами Meta. Более широкое сообщество машинного обучения сильно зависит от экосистемы CUDA от Nvidia, которая обеспечивает подавляющее большинство сегодняшних рабочих нагрузок ИИ.
Инструменты с открытым исходным кодом, такие как PyTorch/XLA, добились прогресса, позволяя обучать модели на TPU с минимальными изменениями кода. Однако инженеры отмечают, что отказ от CUDA не так прост, как щелчок переключателя. Рабочие процессы TPU требуют тщательного переназначения устройств и новых подходов к ленивому выполнению тензоров, которое выстраивает операции в очередь иначе, чем традиционные конвейеры GPU.
Между тем, нарастает волна кросс-аппаратных усилий. Команда PyTorch/XLA переводит все больше операций на сгенерированные кодом ядра, в то время как высокопроизводительные механизмы вывода, такие как vLLM, начинают предлагать экспериментальную поддержку TPU. Это открывает двери для облачных провайдеров, чтобы предлагать новые инструменты интеграции и пакеты поддержки, уменьшая трения для разработчиков, готовых диверсифицироваться от GPU Nvidia.
Слухи о Meta-Google на этой неделе ударили по Nvidia как раз в то время, когда компания защищала свою оценку в 4,5 триллиона долларов США на фоне общественного контроля. Меморандум, распространенный среди аналитиков фондового рынка и позже опубликованный Bernstein, касался утверждений известных критиков, включая инвестора Майкла Бурри, относительно накопления запасов и рисков платежей клиентов.
Nvidia оспорила эти характеристики, заявив, что общедоступные данные не подтверждают сравнения с историческими бухгалтерскими скандалами. Однако компания признала, что ее новые чипы Blackwell имеют более низкую валовую маржу и более высокие гарантийные расходы.
Пост "Генеральный директор Nvidia преуменьшает угрозу, поскольку переговоры Meta–Google по ИИ-чипам усиливаются" впервые появился на CoinCentral.



