категории | RSS

Omdia: быстрый рост спроса на TPU Google ставит под вопрос доминирование NVIDIA на рынке ИИ-ускорителей

Новейшее исследование Omdia показывает, что быстрый рост спроса на кастомные ИИ-ускорители Google (TPU) формирует особый тренд. Не исключено, что он станет достаточно сильным для того, чтобы начать процесс, способный прекратить доминирование NVIDIA на рынке ускорителей, сообщает Omdia.

Результаты III квартала компании Broadcom, чьё подразделение Semiconductor Solutions выполняет аутсорс-заказы Google, Meta✴ и некоторых других IT-гигантов, дают по-новому взглянуть на рынок ускорителей. В частности, они позволяют оценить покупательские тенденции и косвенно получить информацию, которая обычно скрывается. Например, как много кастомных процессоров покупает Google.

Глава Broadcom Хок Тан (Hock Tan) неоднократно пересматривал планы выручки от ИИ-полупроводников, в этом году компания намерена заработать $12 млрд. Исходя из этого ожидается, что на TPU Google придётся от $6 млрд (близко к текущим оценкам Omdia) до $9 млрд, в зависимости от распределения выручки между вычислительными и сетевыми решениями. В сумму целиком входит и выручка от чипов Meta✴ MTIA. В следующем году у Broadcom, вероятно, появится и загадочный третий заказчик.

Источник изобраджения: Google

По словам экспертов Omdia, даже с учётом того, что соотношение выручки от вычислительных и сетевых устройств точно не определено, поставки TPU даже «по нижней границе» в $6 млрд свидетельствуют о росте достаточно быстром, чтобы впервые отвоевать часть доли рынка у NVIDIA. По оценкам TechInsights, в 2023 году поставки TPU достигли 2 млн шт., а ускорителей NVIDIA для ЦОД — 3,8 млн шт.

Стоит отметить, что выручка бизнеса Google Cloud Platform продолжает расти как часть выручки Google, при этом растёт и рентабельность подразделения. Это может свидетельствовать о том, что инстансы на основе TPU выступают драйверами роста Google Cloud и являются высокоприбыльными продуктами. В середине ноября Google и NVIDIA показали первые результаты TPU v6 и B200 в ИИ-бенчмарке MLPerf Training, где ускорители продемонстрировали неоднозначные результаты в разных сравнениях.



Источник новости: servernews.ru

DimonVideo
2024-12-26T18:33:01Z

Здесь находятся
всего 0. За сутки здесь было 0 человек
Яндекс.Метрика