Google ჩიპს ავითარებს, რომელშიც Gemini AI პირდაპირ სილიკონში იქნება ჩაშენებული

Alphabet ↗ 0.87% მუშაობს ახალ სპეციალიზებულ სერვერულ ჩიპზე, რომელიც Gemini AI მოდელის არქიტექტურას პირდაპირ აპარატურაში ნერგავს. The Information-ის ორშაბათის ანგარიშის თანახმად, ეს ნაბიჯი კომპანიას AI გამოთვლებზე მზარდი მოთხოვნის დაკმაყოფილებაში და ენერგოეფექტურობის მნიშვნელოვნად გაზრდაში დაეხმარება.

AI ინფერენსის ახალი მიდგომა

ჩიპი, რომელიც Gemini-ის ნეირონული ქსელის „გაყინულ“ წონებს პირდაპირ სილიკონში ათავსებს, Google-ის არსებული Tensor Processing Unit (TPU) სტრატეგიისგან განსხვავდება. ეს მიდგომა, რომელიც ფიქსირებულ AI მოდელს სპეციალიზებულ ინტეგრირებულ სქემად აქცევს, გენერირებულ AI ტოკენზე გაცილებით მაღალ ენერგოეფექტურობას გვპირდება. მისი დანერგვა 2028 წლისთვის იგეგმება.facebook

AI მოდელების აპარატურულ დონეზე ჩაშენების კონცეფცია ინდუსტრიაში სულ უფრო პოპულარული ხდება. ფინურმა სტარტაპმა Taalas-მა მიმდინარე წელს წარადგინა HC1 ჩიპი, რომელიც Meta-ს Llama მოდელს პირდაპირ აპარატურაში ნერგავს და აცხადებს, რომ ის კონკურენტ პლატფორმებზე ათჯერ სწრაფია. თუმცა, არსებობს ნაკლიც: ერთხელ სილიკონში „გაყინული“ მოდელის განახლება ახალი ჩიპების წარმოების გარეშე შეუძლებელია.forbes

სიმძლავრეების დეფიციტი და გადაუდებელი აუცილებლობა

პროექტი იმ დროს ხორციელდება, როდესაც Google Cloud ინფრასტრუქტურულ ზეწოლას განიცდის. Alphabet-ის 2026 წლის პირველი კვარტლის ფინანსური ანგარიშის მიხედვით, ღრუბლოვანმა განყოფილებამ, რომლის კვარტალურმა შემოსავალმა პირველად გადააჭარბა 20 მილიარდ დოლარს, აღიარა სიმძლავრეების შეზღუდულობა, ხოლო შეკვეთების პორტფელი 462 მილიარდ დოლარამდე გაიზარდა. გავრცელებული ინფორმაციით, 2026 წლის მარტში Google-მა Meta-ს აცნობა, რომ ვერ უზრუნველყოფდა AI სამუშაოებისთვის მოთხოვნილ გამოთვლით სიმძლავრეებს.marketscale+1

Google ამ გამოწვევას რამდენიმე ფრონტზე პასუხობს. აპრილში კომპანიამ წარადგინა მერვე თაობის TPU-ები, რომლებიც დაყოფილია ტრენინგისა და ინფერენსის ვარიანტებად, ხოლო Broadcom-მა ↗ 0.39% ხელი მოაწერა გრძელვადიან შეთანხმებას Google-ის მომავალი თაობის AI ჩიპების შემუშავებასა და მიწოდებაზე 2031 წლამდე. Google-მა ასევე დაიწყო TPU სიმძლავრეების გაქირავება გარე კლიენტებისთვის, მათ შორის OpenAI-ისთვის.cnbc+3

TPU-ების შევსება და არა ჩანაცვლება

„გაყინული“ ჩიპი შექმნილია იმისთვის, რომ შეავსოს Google-ის არსებული TPU ხაზი და არა ჩაანაცვლოს ის. მაშინ როცა TPU-ები რჩება პროგრამირებად და შეუძლია განახლებული მოდელების გაშვება, სტაბილური და მაღალი მოთხოვნის მქონე მოდელისთვის, როგორიცაა Gemini, ოპტიმიზებული ჩიპი რუტინული ინფერენსის მოთხოვნების უმეტესობას ენერგიის მინიმალური დანახარჯით შეასრულებს, რაც პროგრამირებად აპარატურას ტრენინგისა და ახალი მოდელების შემუშავებისთვის გაათავისუფლებს.

ორშაბათს ამ სიახლის ფონზე Alphabet-ის აქციები გაიზარდა. კომპანიის აქციები წინ უსწრებს მომავალ კვარტალურ ანგარიშს და მას მხარს უჭერს ოპტიმიზმი AI ინფრასტრუქტურული სტრატეგიის მიმართ.marketbeat