В OpenAI начали тестирование разработанных в Google тензорных процессоров. В компании отметили, что не планируют их массовое внедрение. Тензорные процессоры Google — специализированные интегральные схемы (ASIC), ускоряющие решение задач машинного обучения, которые оптимизированы для выполнения матричных вычислений в современных нейросетях. В Barclays отмечают, что разработчики больших языковых моделей вынуждены применять вместо дорогостоящих графических процессоров потребительские чипы ASIC для снижения расходов на логические выводы. По прогнозам Barclays, капитальные затраты на чипы, обеспечивающие применение обученных ИИ-моделей к реальным данным (consumer AI inference), составят в 2026 году около 120 млрд долл., а к 2028-му — более 1,1 трлн. На логические выводы уходит более половины вычислительных ресурсов OpenAI, пояснили аналитики Forrester, а тензорные процессоры заметно снижают стоимость по сравнению с графическими процессорами Nvidia. Они не могут сравниться по производительности с новыми чипами Nvidia, но минимизируют энергозатраты и оптимизируют утилизацию вычислительных ресурсов, что делает их более экономичными при масштабировании решений. Сейчас можно приобрести тензорные процессоры пяти поколений — v2, v3, v4, v5 и v6 (Trillium). В апреле 2025 года в Google представили процессор следующего поколения — Ironwood, который, по мнению аналитиков, характеризует более привлекательное соотношение цены и производительности, чем у Trillium, а также чипов Nvidia, AMD, AWS и Microsoft.
