Отчет, опубликованный 16 августа в журналах Tom's Hardware и Firstpost, появился на фоне усиливающейся гонки за перепроектирование инфраструктуры искусственного интеллекта для моделей рассуждения и автономных агентов — сдвиг, который мы отслеживаем в наших [последних новостях искусственного интеллекта] (https://aibuzzwire.news). По данным SemiAnaанализа, Google и ее клиенты настаивают на использовании TPU со встроенными ядрами ЦП для обучения с подкреплением (RL) и, возможно, для других рабочих нагрузок, требующих высокой нагрузки на ЦП, и AMD является сильным кандидатом на поставку недостающих частей.
Почему Google не понадобится AMD для разработки TPU
Аналитики льют холодную воду на самое простое прочтение этой истории. Google уже обладает значительным собственным опытом в области архитектуры ускорителей, отточенным на протяжении восьми поколений TPU, и ей не обязательно понадобится AMD для разработки еще одного обычного TPU. Шансы на внедрение AMD следующего чипа вывода Google (TPU V10i) или обучающего чипа (TPU V10t) считаются низкими.
Вместо этого, по мнению аналитиков, Google может понадобиться то, что может предоставить производитель процессоров, такой как AMD: интеллектуальная собственность процессора, программируемая логика, межсоединения или передовые знания в области упаковки. Другими словами, речь идет не столько о создании AMD ускорителя искусственного интеллекта Google, сколько о том, что может открыть гибридный чип — тензорные вычисления Google, соединенные с ядрами общего назначения AMD.
Обучение с подкреплением выворачивает кремний искусственного интеллекта наизнанку
Движущей силой является настоящий сдвиг в том, как системы ИИ используют вычислительные ресурсы. Традиционное обучение моделям на больших языках по-прежнему требует большого количества ускорителей: матричная математика, весь день, на графических процессорах и TPU. Но обучение с подкреплением для рассуждений и агентных моделей отличается. Конвейеры RL чередуют операции ускорителя с большими объемами скалярных, разветвленных вычислений общего назначения — симуляция среды, вычисление вознаграждения, оркестровка множества параллельных развертываний — которые гораздо лучше выполняются на процессорах.
Проекты собственных систем Google уже отражают этот сдвиг. Согласно отчету, системы Google TPU 8i, ориентированные на логические выводы, созданные для выполнения логических выводов, рассуждений и рабочих нагрузок RL, предоставляют один процессор Google Axion на каждые два TPU. Для сравнения, серверы на базе TPU седьмого поколения использовали один процессор Intel Xeon «Emerald Rapids» на каждые четыре TPU. Удвоение соотношения ЦП и ускорителя является убедительным сигналом о том, куда Google видит направление рабочих нагрузок, а размещение ядер ЦП непосредственно рядом с ускорителем является логическим следующим шагом: более короткие пути данных, меньшее перемещение данных и лучшая энергоэффективность именно для тех рабочих нагрузок, которые требует агентный ИИ.
Прецедент MI300A
AMD привносит в такой проект непосредственно соответствующий опыт. Его Instinct MI300A, используемый в суперкомпьютерах элитного класса, стал первым настоящим гибридным процессором в масштабе центра обработки данных, сочетающим в себе чипсеты процессоров x86 Zen и вычислительные чиплеты графических процессоров с общей памятью. Будущий дизайн Google может принять аналогичную форму: вычислительные чиплеты Google TPU в сочетании с процессорной технологией AMD и памятью с высокой пропускной способностью, при этом AMD потенциально возьмет на себя части упаковки и интеграции.
У обеих компаний есть повод для разговора. Для Google этот шаг расширит стратегию кремния, которая уже охватывает нескольких партнеров — ее линейка TPU восьмого поколения, анонсированная в апреле 2026 года, разделена на специализированные чипы для обучения (8t) и вывода (8i), а в отчете, опубликованном ранее в этом году, описывалось, что Google формирует многопартнерскую цепочку поставок заказного кремния, охватывающую Broadcom, MediaTek и Marvell, чтобы бросить вызов Nvidia в области вывода. Для AMD победа Google в дизайне стала бы ярким подтверждением ее технологии чипсетов и упаковки, а также плацдармом на специализированном кремнии для искусственного интеллекта, рынке, на котором доминирование Nvidia остается практически неоспоримым.
Важные предостережения
Сам SemiAnalysis подчеркивает, что сохраняется значительная неопределенность. Точный характер заявленного участия AMD неясен, партнерство не было подтверждено ни одной из компаний, и аналитики формулируют свои рассуждения как обоснованные предположения о том, почему такое сотрудничество будет иметь смысл, а не как подтвержденный план развития продукта.
Но более глубокий сигнал имеет большее значение, чем сама сделка. Если отчеты верны, то наиболее значительным достижением является не совместная работа Google и AMD, а изучение вариантов TPU с тяжелыми процессорами, разработанных специально для обучения с подкреплением, рассуждений и агентного искусственного интеллекта. Промышленность потратила десятилетие на оптимизацию чипов для одного гигантского матричного умножения. Следующее поколение аппаратного обеспечения ИИ формируется под рабочими нагрузками, которые гораздо меньше похожи на единое мышление, а скорее на тысячи агентов, которые одновременно исследуют, терпят неудачи и учатся.
Что посмотреть
Для более широкой отрасли три вещи могут превратить этот отчет из спекуляций в тенденцию. Во-первых, любые признаки сделок по созданию нестандартных микросхем, в которых производители ускорителей и процессоров объединяются, а не противопоставляют их друг другу — та же самая логика, которая подтолкнула AMD к MI300A, а Nvidia к интегрированным системам в стиле Grace-Hopper, теперь, похоже, формирует дорожные карты гипермасштабируемых ASIC. Во-вторых, продолжают ли коэффициенты развертывания TPU 8i у Google смещаться в сторону большего количества процессоров на ускоритель, что независимо подтвердит тезис о рабочей нагрузке RL. В-третьих, собственный комментарий AMD о прибылях: победа в индивидуальном дизайне в масштабах Google будет достаточно существенной, чтобы в конечном итоге появиться в финансовой отчетности.
Ни Google, ни AMD не прокомментировали отчет, а SemiAnaанализ отмечает, что его анализ основан на стратегической логике объединения, а не на подтвержденных контрактах. Но в год, когда Google уже разделила свою линейку TPU на продукты для обучения и вывода, подписала соглашения о поставках микросхем с несколькими партнерами и накопила мощности ЦП вокруг своих новейших ускорителей, вариант TPU с тяжелым процессором стал не столько сюрпризом, сколько следующим логическим шагом.
Будьте впереди ИИ
Подробное освещение гонки кремниевых ИИ, предоставляемое по мере того, как оно происходит. Добавьте в закладки наш центр последних разработок в области искусственного интеллекта и никогда не пропустите победу в дизайне.
Читать больше новостей об искусственном интеллекте →
