מלחמת שבבי הבינה המלאכותית בעיצומה: גוגל עם ה-TPU, אמזון (AWS) יחד עם Anthropic עם ה-Trainium, ו-OpenAI עם ברודקום (Broadcom) עם שבבי ASIC מותאמים אישית. כולם מנסים להפחית את התלות באנבידיה (NVIDIA). השאלה מי ינצח תלויה במערכות התוכנה, ביכולות הייצור וביעילות האנרגטית של השבבים.
יחידות עיבוד טנזור (TPU) של גוגל: הבחירה החדשה בעולם הבינה המלאכותית
בעולם הטכנולוגיה, שתי חברות מובילות את הדרך בתחום השבבים המתקדמים: גוגל ואנבידיה (NVIDIA). במשך שנים, השבבים של אנבידיה, שנקראים מעבדים גרפיים (GPU), היו הבחירה המועדפת לאימון מודלים של בינה מלאכותית. אבל לאחרונה, שבבים מיוחדים של גוגל, שנקראים יחידות עיבוד טנזור (TPU), הפכו להיות אלטרנטיבה חזקה מאוד.
- GPU (מעבד גרפי): שבב שתוכנן במקור לטפל בגרפיקה (משחקי מחשב, סרטים וכו’), אבל בגלל המבנה שלו הוא גם מצוין לביצוע חישובים מסובכים שצריך בבינה מלאכותית.
- TPU (יחידת עיבוד טנזור): שבב שגוגל פיתחה במיוחד למשימות של בינה מלאכותית. המילה “טנזור” (Tensor) מתייחסת לדרך שבה המידע מעובד במודלים של למידת מכונה – בצורה של מטריצות (לוחות מספרים) ענקיות.
TPU תוכנן בדיוק למטרה הזו, ולכן הוא מצליח להתחרות ואפילו להצטיין מול ה-GPU של אנבידיה, גם במהירות וגם בעלות-תועלת. לדוגמה, הביצועים של ה-TPU יכולים להגיע ל-42.5 אקסה-פלופס (Eexaflops), שזה מספר עצום שמתאר את יכולת העיבוד של השבב.
למה כולם מתחילים להתעניין ב-TPU?
- קצב אימוץ גבוה: בששת החודשים האחרונים, הפעילות של מפתחים וחוקרים עם שבבי TPU ב”ענן של גוגל” (Google Cloud) גדלה בכ-96%. זה מראה שגם חברות מחוץ לגוגל עצמה רואות את הפוטנציאל העצום של השבבים האלו.
- דור חדש ומתקדם: הדור השישי של ה-TPU, שנקרא Trillium, כבר זוכה לביקוש גבוה. כעת, גוגל מתכוננת להשיק את הדור השביעי, Ironwood, שנבנה במיוחד כדי להתמודד עם הסקה בקנה מידה גדול.
- הסקה (Inference): זהו השלב האחרון והחשוב ביותר בתהליך העבודה עם בינה מלאכותית. אחרי שמאמנים מודל על כמויות עצומות של נתונים, מגיע שלב ההסקה, שבו המודל באמת משתמש בידע שרכש. למשל, כשאתם מבקשים מצ’אט בוט לענות על שאלה, הוא משתמש בשלב ההסקה כדי לתת לכם תשובה.
- תמיכה טובה יותר: בעבר, היה מסובך להשתמש ב-TPU, אבל היום, עם שיפורים בתוכנה כמו JAX (ספריית קוד שפותחה על ידי גוגל), הרבה יותר קל להריץ מודלים בקנה מידה גדול. לכן, שחקניות גדולות בתחום הבינה המלאכותית כמו Anthropic ו-xAI בוחנות את האפשרות להשתמש בשבבים של גוגל.
התחרות מול אנבידיה
גוגל לא רק מפתחת שבבים, אלא גם פועלת באופן אסטרטגי כדי להכניס אותם לשוק. היא החלה לשתף פעולה עם חברות “ענן” (שירותים המספקים כוח מחשוב לחברות אחרות), כמו Fluidstack, כדי להציע את ה-TPU ללקוחות נוספים.
בדרך זו, גוגל נכנסת לתחרות ישירה עם אנבידיה, שעד כה הייתה המלכה הבלתי מעורערת בתחום, ומוכרת את השבבים שלה לחברות כמו Crusoe ו-CoreWeave. המהלך של גוגל משנה את חוקי המשחק ויוצר תחרות בריאה שצפויה לקדם את כל תחום הבינה המלאכותית.
השפעה על אנבידיה וגוגל
המהלכים של גוגל מהווים אתגר משמעותי עבור אנבידיה. במשך שנים, אנבידיה נהנתה ממעמד דומיננטי בשוק, והתלות של חברות הבינה המלאכותית בשבבים שלה הייתה גבוהה מאוד. כעת, כשה-TPU הופך לאלטרנטיבה מובילה, אנבידיה עשויה למצוא את עצמה תחת לחץ תחרותי גובר. היא תיאלץ אולי להאיץ את הפיתוחים שלה, להציע מחירים אטרקטיביים יותר או לשפר את התמיכה בתוכנה כדי לשמור על מעמדה.
מצד שני, עבור גוגל, ההצלחה של ה-TPU מחזקת את מעמדה בתחום הבינה המלאכותית. לא רק שהיא מפתחת מודלי AI מובילים, אלא שהיא גם מספקת את התשתית הטכנולוגית העוצמתית שמאפשרת את הפיתוח שלהם. מכיוון שהיא מציעה את ה-TPU כשירות בענן, היא פותחת ערוץ הכנסות חדש וחשוב ומבססת את עצמה כשחקנית מפתח גם בתחום החומרה. בסופו של דבר, התחרות הזו מועילה לכל התעשייה, שכן היא מאיצה את קצב החדשנות ומסייעת להפוך את הבינה המלאכותית לנגישה ויעילה יותר.
