جوجل لن تبيع وحدات TPU أبدا. في اللحظة التي تبيع فيها جوجل وحدات TPU على نطاق واسع، تحول ميزتها المعمارية إلى سلعة. فرق جوجل الداخلية لديها مطالبات أولى حول سعة TPU لأن هذه الأحمال تولد مباشرة إيرادات وخنادق استراتيجية. أي وحدة TPU تباع خارجيا هي وحدة TPU غير مستخدمة للدفاع عن محركات الربح الأساسية لجوجل. حاليا، وحدات TPU هي الميزة الحكيمة لجوجل، التكامل الرأسي الذي يسمح لها بتشغيل بنية تحتية الذكاء الاصطناعي بتكاليف لا يستطيع المنافسون مجاراتها. يمكن ل DeepMind استهلاك ميزانيات الحوسبة التي قد تفلس OpenAI لأن جوجل لا تدفع أسعار وحدات معالجة الرسوميات بالتجزئة، بل تدفع تكلفة هامشية داخلية لوحدات TPU. إذا بدأت جوجل ببيع وحدات TPU خارجيا: - يجب أن تسعر بشكل تنافسي مقارنة بوحدات معالجة الرسومات Nvidia، مما يعني كشف هيكل التكلفة الخاص بها. فجأة، يعرف الجميع أن تكاليف الحوسبة الحقيقية الذكاء الاصطناعي لجوجل ليست سحرية. - بيع وحدات معالجة المفاتيح المعدنية العارية يعني نشر المواصفات التفصيلية، ومعايير الأداء، وواجهات البرمجة. وهذا يمنح المنافسين مخططا ل "كيف تقوم جوجل فعليا بتطوير الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع." حاليا، هذا ملكية خاصة. بمجرد أن يصبح منتجا، يتم دراسته، وإعادة هندسته، وفي النهاية يتم تكراره. - جوجل كلاود تبيع بالفعل وصول TPU عبر GCP بأسعار مرتفعة. إذا بدأوا في بيع وحدات TPU فقط، فإنهم يتنافسون مع عروضهم السحابية ذات الهامش الربح الأعلى. لا يوجد مشتري متمكن سيدفع زيادة في GCP عندما يمكنه شراء وحدات TPU مباشرة وتشغيلها بسعر أقل. تسعير وحدات TPU في GCP ليس عدوانيا مقارنة بدائل GPU، لكنه مميز. هذا ليس عدم كفاءة، بل هو تسعير عمدا لردع التبني الخارجي الضخم. توفر جوجل وحدات TPU بما يكفي لتجنب اتهامات مكافحة الاحتكار ب"احتكار البنية التحتية" وللاستحواذ على بعض الإيرادات السحابية ذات الهامش الربحي، لكنها في الواقع لا تريد أن يستهلك العملاء الخارجيون سعة واسعة النطاق. قارن هذا مع AWS التي تبيع كل الشرائح التي يمكنها تصنيعها (Graviton، Trainium، Inferentia) لأن AWS هي شركة بنية تحتية سلعية. الأعمال الأساسية لجوجل هي الإعلانات والمنتجات الاستهلاكية التي تعتمد على البنية التحتية الذكاء الاصطناعي. بيع البنية التحتية يشبه بيع ماكدونالدز لسلسلة التوريد الخاصة بها لبرجر كينج، حتى لو حققت إيرادات، فإنك تقوي المنافسين وتضعف عملك الأساسي. لا يمكنك أن تكون في نفس الوقت بائع شرائح سلعة وتحافظ على ميزة البنية التحتية الخاصة. في اللحظة التي تبيعها، تصبح سلعة. في اللحظة التي تصبح فيها سلعة، تتلاشى ميزتك. نظرا لأن بيع وحدات النقل السريعة يبدو غير سليم استراتيجيا، لماذا هناك تكهنات بأن جوجل تتابع ذلك على أي حال؟ أعتقد أن التقسيمات السحابية في كل مقياس فائق تعاني من قلق دائم من "نحتاج إلى التميز"، وتبدو الشرائح المخصصة كأنها تمايز. لكن التمايز يهم فقط إذا كان يحمي الهوامش أو يجذب الحصة دون تدمير عملك الأساسي. بيع جوجل لوحدات TPU سيكون تميزا يدمر قيمة أكثر مما يخلق.

دفعت نفيديا تقييم 3X لجروف في سبتمبر للاستحواذ عليه. هذا استراتيجي نووي. كل مختبر الذكاء الاصطناعي كان يعتمد على وحدة معالجة الرسوميات، مما خلق خطرا كبيرا للتركيز. تحررت جوجل من استخدام وحدات TPU للاستخدام الداخلي، مما أثبتت أن رواية "Nvidia أو لا شيء" خاطئة. لم يثبت هذا فقط الجدوى التقنية، بل كشف أن خندق Nvidia كان أعمق مما كانت تعتقد الأسطور. عندما ينجح جهاز التكبير الفائق في بناء سيليكون مخصص، يبدأ كل مشتري متطور في إجراء حسابات "هل يجب أن نبني حساباتنا الخاصة؟". هذا يسقط TAM من Nvidia. جوناثان روس (مؤسس جراك) هو مخترع TPU. فهم المبادئ المعمارية التي جعلت الذكاء الاصطناعي غير المعالج الرسومي قابلا للتطبيق. كانت بنية وحدة LPU الخاصة به تستهدف عبء العمل الاستنتاجي حيث أن وحدات معالجة الرسومات في الواقع مفرطة في الهندسة. وهذا مهم لأن الاستدلال هو حيث يكون المال الحقيقي على المدى الطويل. التدريب هو رأس مال لمرة واحدة، لكن الاستنتاج هو عملية متكررة تتكيف مع الاستخدام. إذا أثبتت Groq أن وحدات LPUs يمكنها تحقيق أداء سعري تنافسي من خلال الاستنتاج، فإن كل مزود سحابة سيضع علامة تجارية على بنيتها. ستضطر Nvidia إلى "تدريب فقط" بينما تفقد تدفق المعاشات. من الآمن أن نرى هذه الصفقة كتأمين ضد Groq التي تمكن منظومة كاملة من بدائل Nvidia. لكن ما هو أكثر إثارة للاهتمام هو تأثير الطلب الثاني، وهو تثبيت العملاء في القضبان. الآن، تمتلك نفيديا كلا من المعيار القائم (CUDA + GPU) وأكثر المعماريات البديلة مصداقية (LPUs). هذه استراتيجية شراء MSFT على مستوى Github. أي مختبر الذكاء الاصطناعي يقيم "البناء مقابل الشراء مقابل البائع البديل" يواجه الآن: - الخيار أ (بطاقات Nvidia) - الخيار ب (وحدات NVIDIA <> Groq LPUs) - الخيار ج (ابدأ من الصفر) بتحويل تهديد تنافسي إلى أداة لتقسيم العملاء، يعد جنسن سيد المهن. يمكنهم الآن التمييز في السعر: العملاء المميزون يدفعون مقابل وحدات معالجة الرسوميات، ويتم تحويل الاستنتاجات الحساسة للسعر إلى وحدات LPU، وتستحوذ Nvidia على كلا الجهازين. إذا لم تدمج Nvidia وحدات LPU في خارطتها، فهذه كانت خطة دفاعية بحتة. إذا قاموا بدمجها وبدأوا في تقديم حزم "GPU للتدريب، LPU للاستنتاج"، يصبح هذا استحواذا نموذجيا يوسع الخندق. أغلى شيء في التكنولوجيا ليس بناء المستقبل، بل منع شخص آخر من بناء مستقبل بدونك.

التعليقات الأعلى هي روبوتات أيضا. الذكاء الاصطناعي يسيطر حرفيا.