W wyścigu o sztuczną inteligencję coraz mniej chodzi o pojedyncze generacje chipów, a coraz bardziej o kontrolę nad całym systemem. Rynek wciąż skupia się na GPU i dominującej pozycji Nvidii, jednak Google rozwija zupełnie inny model – oparty na własnej infrastrukturze, zaprojektowanej pod konkretne potrzeby AI, a nie pod sprzedaż sprzętu.
Z perspektywy inwestora to przesuwa punkt ciężkości analizy. Kluczowe staje się pytanie, czy Google potrafi trwale obniżyć koszty działania AI, ograniczyć presję inwestycyjną i uniezależnić się od cyklicznych wahań rynku półprzewodników. Inicjatywy takie jak Ironwood mogą w dłuższym terminie zmienić sposób, w jaki rynek wycenia skalowalność i rentowność biznesu AI.
Najważniejsze punkty analizy
Google masowo wdroży TPU siódmej generacji o nazwie Ironwood w 2026 roku.
Największą zmianą jest projekt infrastruktury na poziomie szafy i klastra, a nie pojedynczych serwerów.
Układy TPU nie zastąpią procesorów graficznych, ale będą zoptymalizowanym narzędziem dla…