Google đang thực hiện những bước đi chiến lược trong hệ sinh thái phần cứng AI bằng cách chuyển đổi đối tác thiết kế cho các bộ tăng tốc AI chuyên dụng. Gã khổng lồ công nghệ này đang tìm cách củng cố vị thế của mình trong thị trường AI cạnh tranh, đồng thời có khả năng giảm chi phí và kiểm soát tốt hơn kiến trúc chip của mình.
MediaTek thay thế Broadcom cho TPU thế hệ thứ bảy của Google
Theo báo cáo, Google đang lên kế hoạch hợp tác với nhà thiết kế chip MediaTek có trụ sở tại Đài Loan để phát triển Tensor Processing Units (TPU) thế hệ thứ bảy. Điều này đánh dấu một sự thay đổi đáng kể từ mối quan hệ lâu dài của Google với Broadcom, vốn là đối tác thiết kế độc quyền của công ty cho các chip tăng tốc AI. TPU mới dự kiến sẽ đi vào sản xuất vào năm tới, có khả năng mang lại cho Google lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực phần cứng AI đang phát triển nhanh chóng. Mặc dù sự thay đổi này thể hiện một bước ngoặt chiến lược lớn, các nguồn tin cho biết Google không hoàn toàn cắt đứt quan hệ với Broadcom và có thể sẽ duy trì một mức độ hợp tác nào đó trong thời gian chuyển tiếp.
| Phát triển TPU Hiện tại và Tương lai |
|---|
| Đối tác Hiện tại: Broadcom |
| Đối tác Tương lai: MediaTek |
| Thế hệ: Chuyển sang TPU thế hệ thứ 7 |
| Ước tính Chi tiêu Trước đây: 6-9 tỷ USD hàng năm |
| Thời gian Sản xuất: Dự kiến năm tới |
Hiệu quả chi phí thúc đẩy thay đổi đối tác
Động lực chính đằng sau quyết định của Google dường như là tài chính. Mối quan hệ mạnh mẽ của MediaTek với Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), nhà máy sản xuất chip lớn nhất thế giới, đặt nó ở vị thế đàm phán chi phí sản xuất thuận lợi hơn Broadcom. Điều này có thể dẫn đến khoản tiết kiệm đáng kể cho Google, công ty được báo cáo đã chi từ 6 đến 9 tỷ đô la Mỹ cho TPU vào năm ngoái theo công ty nghiên cứu Omdia. Ngay cả một mức giảm nhỏ trong chi phí trên mỗi chip cũng có thể giúp tiết kiệm hàng tỷ đô la, cho phép Google phân bổ nguồn lực cho các khía cạnh khác trong nỗ lực phát triển AI của mình.
Lý do chính cho việc thay đổi đối tác:
- Mối quan hệ chặt chẽ của MediaTek với TSMC
- Chi phí sản xuất thấp hơn so với Broadcom
- Tiềm năng kiểm soát thiết kế nhiều hơn
- Giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp chip bên thứ ba
Độc lập chiến lược khỏi Nvidia
Việc Google phát triển TPU tùy chỉnh là một phần của chiến lược rộng lớn hơn nhằm giảm sự phụ thuộc vào GPU của Nvidia, vốn thống trị thị trường chip AI. Trong khi các đối thủ như OpenAI và Meta Platforms vẫn phụ thuộc nhiều vào phần cứng của Nvidia để đào tạo và chạy các mô hình AI của họ, Google đã tạo ra một hệ sinh thái phần cứng AI tự cung tự cấp hơn. Cách tiếp cận này đã chứng minh lợi thế trong các hạn chế về nguồn cung. Ví dụ, CEO của OpenAI Sam Altman gần đây đã tiết lộ rằng công ty của ông đã cạn kiệt nguồn cung GPU của Nvidia, buộc phải phát hành mô hình GPT-4.5 mới theo từng giai đoạn. Đầu tư của Google vào các bộ tăng tốc AI độc quyền giúp bảo vệ nó khỏi những điểm yếu tương tự trong chuỗi cung ứng.
Tăng cường kiểm soát thiết kế và hiệu quả
Bằng cách hợp tác với MediaTek, Google có thể có nhiều ảnh hưởng hơn đến kiến trúc của các chip TPU. Điều này có thể cho phép các thiết kế tùy chỉnh hơn phù hợp với khối lượng công việc AI cụ thể của Google, có khả năng cải thiện hiệu suất và hiệu quả năng lượng. TPU là cơ sở hạ tầng quan trọng cho hoạt động AI nội bộ của Google và cũng được cung cấp cho khách hàng Google Cloud, làm cho bất kỳ cải tiến hiệu suất nào cũng trực tiếp có lợi cho cả dịch vụ của Google và doanh thu kinh doanh đám mây của nó.
Phân biệt giữa các dòng chip của Google
Điều quan trọng cần lưu ý là các Tensor Processing Unit này khác biệt với bộ xử lý ứng dụng Tensor Gx được sử dụng trong điện thoại thông minh Pixel của Google. Mặc dù cả hai đều mang thương hiệu Tensor, chúng phục vụ các mục đích khác nhau. TPU là bộ tăng tốc AI chuyên dụng được triển khai trong các trung tâm dữ liệu cho các tác vụ học máy, trong khi chip Tensor Gx là bộ xử lý di động được thiết kế cho điện toán trên thiết bị trong phần cứng tiêu dùng. Sự phân biệt này nhấn mạnh cách tiếp cận đa dạng của Google đối với việc phát triển chip trong hệ sinh thái sản phẩm của mình.
Lợi thế cạnh tranh trong cơ sở hạ tầng AI
Sự thay đổi chiến lược của Google trong quan hệ đối tác chip phản ánh tầm quan trọng ngày càng tăng của phần cứng AI chuyên dụng trong ngành công nghệ. Khi các công ty đua nhau phát triển và triển khai các mô hình AI ngày càng tinh vi, việc kiểm soát phần cứng cơ bản trở thành một lợi thế cạnh tranh quan trọng. Bằng cách đa dạng hóa quan hệ đối tác thiết kế chip và tiếp tục đầu tư vào các bộ tăng tốc AI tùy chỉnh, Google đang định vị mình để duy trì sự độc lập về công nghệ trong khi có khả năng giảm chi phí trong một lĩnh vực chiếm phần đáng kể trong chi tiêu cơ sở hạ tầng AI của mình.