يُرى جوجل فرصة للتنافس مع نفيديا في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي، لكن الأمر ليس بسيطًا.

اللاعبون الجدد في قطاع مسرعات الذكاء الاصطناعي

حتى وقت قريب، كان يُعتبر AMD وفي أفضل الأحوال Intel المنافسين الرئيسيين لـ Nvidia في مجال المسرعات. ومع ذلك، أصبحت شركة Google التي تطور معالجات TPU (وحدة معالجة Tensor) تشغل مكانة مهمة في هذا السوق.

1. Google كمستهلك لـ Nvidia

- على مدى السنوات الثلاث الأخيرة، ذكر رئيس Google Sundar Pichai استخدام شريحة Nvidia في 10 من أصل 12 خطابًا علنيًا خلال مؤتمرات تقارير الأرباح الفصلية.

- يؤكد ذلك أن Google لا تزال تعتمد على حلول Nvidia لبُنى تحتية حاسوبية.

2. التحول إلى TPU الخاصة

- أحدث إصدار نموذج Gemini 3 تغييرًا في الصورة: أعلنت الشركة أنها دربت هذه النموذج الذكي حصريًا على معالجاتها TPU.

- أصبح نجاح Gemini 3 نوعًا من "الإعلان" عن TPU، وتقوم Google الآن بالتفاوض حول توريد هذه الشرائح لمطوري أنظمة الذكاء الاصطناعي الخارجيين.

3. توسيع الاهتمام بـ TPU

- حتى وقت قريب، كانت تُستخدم TPU داخل Google فقط، لكن ظهرت تقارير تشير إلى اهتمام Meta Platforms بها.

- في الوقت نفسه، أبرمت Meta عقدًا لتوريد معالجات Nvidia المركزية، مما يُظهر مرونتها في اختيار التقنيات.

4. الدعم المالي للشركات الناشئة

- تخطط Google للاستثمار حتى 100 مليون دولار في الشركات الناشئة التي ترغب في استخدام TPU لبناء أنظمة خوادم (مثال – Fluidstack).

- تم تطبيق نماذج تعاون مماثلة بالفعل من قبل Nvidia: استثمارات في CoreWeave وNebius وLambda.

5. مشكلة القدرات الإنتاجية

- يصعب على سوق شرائح الذكاء الاصطناعي "إزاحة" Nvidia بسبب نقص المصانع المتعاقدة.

- تُخدم TSMC، أكبر مزود للشرائح، بالفعل Nvidia كعميل رئيسي؛ حتى Apple تواجه صعوبات في الحصول على الحجم المطلوب.

- في مثل هذه الحالة، لن تتمكن Google من تلبية احتياجاتها الخاصة ومبيعاتها للعملاء عبر TSMC في آن واحد.

الاستنتاج

تتوقف Google عن أن تكون مجرد مستهلك لمسرعات Nvidia، وتتحول إلى دور نشط كمورد TPU للعملاء الخارجيين. هذا يعزز المنافسة في قطاع مسرعات الذكاء الاصطناعي ويخلق تحديات جديدة للقيادات القائمة بسبب الموارد الإنتاجية المحدودة.