Google радикально меняет правила игры, разделяя восьмое поколение своих тензорных процессоров на специализированные ветки: TPU 8t для обучения и TPU 8i для инференса. Как пояснил старший вице-президент компании Амин Вахдат на конференции Cloud Next '26, такая узкая специализация стала ответом на запросы автономных агентов, которым требуется непрерывное планирование и дообучение в режиме реального времени. Пока Nvidia со своими чипами Rubin продолжает гонку за пиковой мощностью отдельного кристалла, Google делает ставку на горизонтальное масштабирование. По оценке издания The Register, несмотря на лидерство Nvidia в пропускной способности одного чипа, сетевая архитектура Google Virgo способна объединить в единый кластер до миллиона TPU. Используя оптические коммутаторы для связки 9600 устройств в рамках одного пода и достигая показателя полезной пропускной способности (goodput) в 97%, Google фактически признает: в эпоху дефицита энергии эффективность всего «флота» важнее грубой силы отдельного транзистора.
На программном уровне амбиции Google простираются до создания своего рода «операционной системы» для бизнеса — Gemini Enterprise Agent Platform. По замыслу разработчиков, эта платформа превращает разрозненных ботов в полноценную экосистему автономных агентов. Здесь соблюдены ключевые условия для допуска ИИ к критически важным бизнес-процессам: внедрена долгосрочная память для решения многошаговых задач и жесткий контроль через криптографическую идентификацию. Фундаментом служит слой Workspace Intelligence — это не очередное косметическое обновление интерфейса, а центральная «нервная система», объединяющая данные из Gmail, Docs и Drive в единый массив. Запуская эти сервисы на собственных Arm-процессорах Axion и кастомных TPU, Google планирует радикально снизить совокупную стоимость владения (TCO) нейросетевыми операциями. Пока конкуренты пытаются справиться с высокой маржой Nvidia и ограничениями стандартных графических процессоров, глубокая вертикальная интеграция позволяет Google поддерживать высокую пропускную способность для моделей типа MoE (Mixture of Experts) через систему Collective Acceleration Engine.
Стратегический разрыв между Google и Nvidia ставит бизнес перед выбором: гнаться за «лошадиными силами» отдельных чипов или инвестировать в масштабную архитектурную эффективность. На наш взгляд, для корпоративного сектора способность связать миллион узлов и обеспечить агентам криптографическую безопасность выглядит куда более ценным активом, чем плотность транзисторов. Если ваша стратегия строится на автономных агентах, работающих с глубокими хранилищами данных, стек Google сегодня остается единственной платформой, которая рассматривает ИИ как базовую инфраструктуру, а не как набор разрозненных чат-ботов.