GoogleはTPUを絶対に販売しません。GoogleがTPUを大規模に販売した瞬間、彼らはアーキテクチャ上の優位性を商品化します。 Googleの内部チームはTPU容量に対して第一位の権利を持っています。なぜなら、これらのワークロードは直接収益と戦略的な基盤を生み出すからです。外部で販売されるTPUは、Googleの主要な利益エンジンを守るために使われていないTPUです。 現時点でTPUはGoogle独自のエッジ型垂直統合であり、競合他社が追及できないコストでAIインフラを運用できるものです。DeepMindはOpenAIを破産させる計算予算を消費することができる。なぜならGoogleは小売GPU価格ではなく、内部のTPU限界費用を支払っているからだ。 もしGoogleがTPUを外部で販売し始めたら: - NvidiaのGPUと競合して価格設定をしなければならず、コスト構造を明らかにすることを意味します。突然、誰もがGoogleの本当のAI計算コストが魔法ではないことを知っています。 - ベアメタルTPUを販売するということは、詳細な仕様、性能ベンチマーク、プログラミングインターフェースを公開することを意味します。これは競合他社に「Googleが実際に大規模にAIをどう実現するか」の設計図を渡すことです。現時点では、それは独自仕様です。製品になった瞬間から、研究され、逆解析され、最終的には再現されます。 - Google CloudはすでにGCP経由でTPUアクセスをプレミアム価格で販売しています。もし彼らが裸のTPUを販売し始めれば、自社の高利益率クラウドサービスと競合することになります。高度な買い手は、TPUを直接購入して安く運用できるのにGCPのマークアップを払うことはありません。 GCP TPUの価格はGPUの代替品と比べて積極的ではありませんが、プレミアムです。これは無能ではなく、大規模な外部採用を抑止するために意図的に価格設定されています。GoogleはTPUを十分に提供して、独占禁止法の「インフラのため込み」の疑いを避け、高利益率のクラウド収益を獲得できるようにしていますが、外部顧客に大規模に容量を消費させることを望んでいません。 これをAWSと比べてみてください。AWSは製造可能なチップ(Graviton、Trainium、Inferentia)をすべて販売しています。AWSは汎用的なインフラビジネスだからです。Googleの中核事業は、AIインフラに依存する広告と消費者向け商品です。インフラを売ることは、マクドナルドがサプライチェーンをバーガーキングに売るようなもので、たとえ収益が生まれても競合他社を強化し、主力事業を弱めてしまうのです。 コモディティチップベンダーでありながら、独自インフラの優位性を同時に維持することはできません。売った瞬間から商品化が始まります。商品化した瞬間、あなたの優位性は消え去ります。 TPUの販売は戦略的に妥当とは思えないのに、なぜGoogleがそれでもTPUを追求するのではないかという憶測があるのでしょうか?おそらく、すべてのハイパースケーラーのクラウド部門は常に「差別化が必要だ」という不安を抱えており、カスタムチップは差別化のように見えます。しかし差別化は、利益を守り、シェアを獲得しつつ、コアビジネスを壊さずに得られる場合にのみ意味を持ちます。GoogleがTPUを販売することは、価値を損なう差別化であり、創出する価値の方が大きいでしょう。

NvidiaはGroqの9月評価額の3倍を支払い、買収しました。これは戦略的に核攻撃です。 すべてのAIラボはGPUに依存しており、集中力が高まりました。Googleは内部用TPUを導入し、「Nvidiaか何もなし」という物語が誤りであることを証明しました。これは単に技術的実現可能性を示すだけでなく、Nvidiaの堀が市場が思っていたよりも浅いことを明らかにしました。ハイパースケーラーがカスタムシリコンを成功裏に構築すると、あらゆる高度な買い手が「自分たちで作るべきか?」という計算を始めます。これによりNvidiaのTAMは削除されます。 ジョナサン・ロス(Groqの創設者)はTPUの発明者です。彼は非GPUAI加速を実用的にするアーキテクチャ原理を理解していました。彼のLPUアーキテクチャは、GPUが過剰に設計されている推論ワークロードをターゲットにしていました。これは重要な点です。なぜなら、推論こそが長期的に本当の資金源だからです。トレーニングは一度きりの資本支出ですが、推論は使用量に応じてスケールする繰り返される支出です。もしGroqがLPUが推論で競争力のある価格性能を達成できることを証明すれば、すべてのクラウドプロバイダーは自社のアーキテクチャをホワイトラベル化するでしょう。Nvidiaは「トレーニングだけ」に追い込まれ、年金ストリームを失うことになります。 この取引は、NvidiaがGroqに対して保険をかけ、Nvidiaの代替エコシステム全体を可能にすると見なすのは間違いありません。しかし、より興味深いのは二次効果、すなわち顧客のロックインです。現在、Nvidiaは既存の標準(CUDA + GPU)と最も信頼性の高い代替アーキテクチャ(LPU)の両方を所有しています。これはMSFTがGithubレベルの戦略的戦略を買収したことです。「ビルド、購入、代替ベンダー」を評価するAIラボは、今や次のような問題に直面しています: - オプションA(Nvidia GPU) - オプションB(Nvidia <> Groq LPU) - オプションC(ゼロから始める) 競争相手を顧客セグメンテーションのツールに変えるジェンセンは、まさに職人の達人です。彼らは価格差別を可能にしています。プレミアム顧客はGPUに支払い、価格に敏感な推論はLPUに流され、Nvidiaは両方をカバーしています。 もしNvidiaがロードマップにLPUを統合しないなら、これは純粋な防御的な戦略でした。もし統合して「GPUはトレーニング、LPUは推論」バンドルを提供し始めたら、これは教科書通りの買収の大きさになります。 技術で最もコストがかかるのは未来を作ることではなく、誰かがあなたなしで未来を築くのを妨げることです。

トップコメントもボットです。AIが文字通り支配しつつあります。