Google, судя по всему, больше не собирается полагаться на одного-единственного производителя в вопросе выпуска своих ключевых чипов.

На фоне перегруженности TSMC заказами от Apple и Nvidia компания ведет переговоры с Samsung Electronics о возможном подключении корейского гиганта к производству части своих будущих процессоров для искусственного интеллекта.

Новое поколение TPU и ставка на гибкость

По информации издания The Information, обсуждается производство компонентов для следующего поколения тензорных процессоров Google — TPU под кодовым названием Icefish. Эти чипы играют ключевую роль в работе облачных сервисов и моделей семейства Gemini, фактически являясь основой ИИ-экосистемы компании.

При этом Google не планирует полностью уходить от TSMC. Основной кристалл Icefish по-прежнему предполагается выпускать на мощностях тайваньского производителя, где технологическая стабильность остается эталонной. Однако часть функций могут передать Samsung.

Роль Samsung и ставка на 2-нм техпроцесс

Согласно данным источников, Samsung может получить заказ на производство одного из критически важных компонентов, отвечающего за взаимодействие процессора с памятью. Для этого рассматривается использование перспективного 2-нм техпроцесса корейской компании.

Для Samsung такой контракт стал бы заметным успехом. Несмотря на масштабные инвестиции в контрактное производство, компании пока сложно привлекать клиентов уровня Google — большинство разработчиков по-прежнему предпочитают TSMC, опасаясь нестабильности выхода годных чипов на фабриках Samsung.

Проект Icefish, по предварительным данным, разрабатывается совместно с MediaTek, что дополнительно повышает его технологическую устойчивость. Массовое производство ожидается не раньше 2028 года, поэтому у всех участников процесса еще есть время для отладки решений.

Почему Google ищет альтернативы

Стратегия компании становится все более прагматичной: Google стремится снизить зависимость от ограниченного числа поставщиков и обеспечить себе стабильный доступ к вычислительным мощностям.

Собственные TPU позволяют компании:

• не зависеть от очередей на ускорители Nvidia;
• снижать затраты на расширение инфраструктуры Google Cloud;
• гибко масштабировать ИИ-вычисления под свои задачи.

Дополнительные слухи о возможном изучении производственных мощностей Intel лишь усиливают впечатление, что Google движется к модели распределенного производства, где несколько подрядчиков обеспечивают устойчивость всей системы.