Google Cloudは水曜日、カスタム設計のAIチップであるテンソル処理ユニット（TPU）の第8世代を2つに分けると発表しました。1つ目のチップはTPU 8tと名付けられ、モデルの学習向けです。もう1つのTPU 8iは推論を目的としています。
推論とは、モデルの継続的な使用のことです。つまりユーザーがプロンプトを送信した後に起きることです。
ご想像のとおり、同社はこれらの新しいTPUについて、前の世代と比べた印象的な性能仕様をいくつか掲げています。AIモデルの学習は最大3倍高速化、1ドルあたりの性能は80%向上、そして単一のクラスターで100万基超のTPUを連携させることが可能という点です。要するに、これまでのバージョンよりもはるかに多くの計算能力を、はるかに少ないエネルギー—そして顧客コスト—で提供できるはずです。同社はこれらのチップをGPUではなくTPUと呼びます。これは、同社のカスタム低消費電力チップはもともとTensorと名付けられていたためです。
しかし、Googleのチップは少なくとも現時点では、Nvidiaの将来に全面攻勢をかけるものではありません。他の巨大クラウド提供事業者と同様に、Microsoft and Amazonを含め、Googleも自社がインフラとして提供するNvidiaベースのシステムを補完する目的で、これらのチップを使っています。Nvidiaを真正面から置き換えるわけではありません。実際、Googleは今年後半に、Nvidiaの最新チップであるVera Rubinを自社クラウドで利用可能にすると約束しています。
いつの日か、自社でAIチップを作るハイパースケーラー（Amazon、Microsoft、Googleも含む）は、企業がAIニーズを自社のクラウドに移し、これらのチップ向けにアプリを移植していく中で、Nvidiaを必要としなくなる場面が来るかもしれません。
それでも、現状ではNvidiaに賭けて逆らうのは利益が出るとは言い難いです。著名なチップ市場アナリストのPatrick Moorheadが冗談めかしてXに投稿したところによると、検索大手が最初のTPUを投入した2016年に「GoogleのTPUはNvidia（そしてIntel）にとって悪材料になる」と予測していたそうです。ですがNvidiaは現在、時価総額が約5兆ドル規模の企業です。つまり、その予測は時間の試練に対しては、必ずしも持ちこたえられなかったということになります。
もしNvidiaの計画どおりに進むなら、多くのワークロードがGoogleのチップ上で動くとしても、AIクラウド事業者としてのGoogleの成長は、チップメーカーにとってはむしろ事業機会を増やす結果になるはずです。
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実際、GoogleはNvidiaと協力して、Nvidiaベースのシステムがクラウド上でさらに効率的に動作できるようにするコンピューターネットワーキングを設計することにも合意したとも述べています。具体的には、この2つの技術大手は、Googleが2023年に作成し、オープンソースとして公開した、ソフトウェアベースのネットワーキング技術「Falcon」を強化するために取り組んでいます（こちら）。Falconは、あらゆるオープンソースのデータセンター向けハードウェア組織の親分とも言える存在である、Open Compute Projectのもとで公開されました。
