Checker
Writer
Nguồn tin @jukan05 đã đăng tải trên nền tảng X vào ngày 23/12, tiết lộ rằng các giám đốc điều hành của Google gần đây đã đến thăm nhà máy sản xuất chất bán dẫn của Samsung tại Taylor, Texas, Hoa Kỳ, và hai bên đã có cuộc đàm phán về việc thuê ngoài sản xuất TPU.
Theo một bài đăng trên blog được trang IT Home trích dẫn, trong chuyến thăm, hai bên không chỉ thảo luận về các chi tiết kỹ thuật mà còn tập trung vào số lượng TPU tiềm năng mà Samsung có thể cung cấp trong tương lai. Động thái này cho thấy Google đang tìm kiếm một giải pháp sản xuất có lợi hơn và đang lên kế hoạch thuê ngoài một phần hoạt động sản xuất chip AI tự phát triển của mình cho Samsung .
Mặc dù nguồn vốn đầu tư đổ vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, hầu hết các công ty AI vẫn đang hoạt động thua lỗ do chi phí đầu tư phần cứng đắt đỏ và chi phí vận hành trung tâm dữ liệu cao.
TPU của Google, được phát triển với sự hợp tác của Broadcom, được cho là mang lại hiệu năng tương đương hoặc thậm chí vượt trội với chi phí thấp hơn 80% so với H100 của Nvidia . Nếu Google có thể thiết lập quan hệ đối tác sản xuất chip với Samsung, họ có thể giảm hơn nữa chi phí sản xuất chip, từ đó cắt giảm đáng kể chi phí tổng thể cho việc xây dựng và nâng cấp trung tâm dữ liệu, mở đường cho các mô hình kiếm tiền từ AI trong tương lai.
TPU của Google và GPU của Nvidia khác biệt cơ bản về triết lý thiết kế. GPU của Nvidia được thiết kế để xử lý nhiều loại khối lượng công việc liên quan đến trí tuệ nhân tạo, trong khi TPU của Google được thiết kế riêng cho các phép toán mạng thần kinh, cho phép tăng tốc hiệu quả hơn các tác vụ học máy như huấn luyện mô hình Gemini, nhận dạng hình ảnh và suy luận.
Đối với Samsung, đây chắc chắn là một lợi thế lớn. Mặc dù gã khổng lồ công nghệ Hàn Quốc dẫn đầu thế giới về doanh số bán điện thoại thông minh, nhưng thị phần của họ trong lĩnh vực sản xuất chip doanh nghiệp lại tụt hậu xa so với TSMC, công ty sản xuất chip cho Apple, Qualcomm và Nvidia. Việc giành được đơn đặt hàng TPU của Google không chỉ giúp Samsung mở rộng cơ sở khách hàng mà còn chứng minh năng lực công nghệ trên thị trường, thu hút thêm nhiều công ty công nghệ khác đang tìm cách giảm sự phụ thuộc vào TSMC.
Theo một bài đăng trên blog được trang IT Home trích dẫn, trong chuyến thăm, hai bên không chỉ thảo luận về các chi tiết kỹ thuật mà còn tập trung vào số lượng TPU tiềm năng mà Samsung có thể cung cấp trong tương lai. Động thái này cho thấy Google đang tìm kiếm một giải pháp sản xuất có lợi hơn và đang lên kế hoạch thuê ngoài một phần hoạt động sản xuất chip AI tự phát triển của mình cho Samsung .
Mặc dù nguồn vốn đầu tư đổ vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, hầu hết các công ty AI vẫn đang hoạt động thua lỗ do chi phí đầu tư phần cứng đắt đỏ và chi phí vận hành trung tâm dữ liệu cao.
TPU của Google, được phát triển với sự hợp tác của Broadcom, được cho là mang lại hiệu năng tương đương hoặc thậm chí vượt trội với chi phí thấp hơn 80% so với H100 của Nvidia . Nếu Google có thể thiết lập quan hệ đối tác sản xuất chip với Samsung, họ có thể giảm hơn nữa chi phí sản xuất chip, từ đó cắt giảm đáng kể chi phí tổng thể cho việc xây dựng và nâng cấp trung tâm dữ liệu, mở đường cho các mô hình kiếm tiền từ AI trong tương lai.
TPU của Google và GPU của Nvidia khác biệt cơ bản về triết lý thiết kế. GPU của Nvidia được thiết kế để xử lý nhiều loại khối lượng công việc liên quan đến trí tuệ nhân tạo, trong khi TPU của Google được thiết kế riêng cho các phép toán mạng thần kinh, cho phép tăng tốc hiệu quả hơn các tác vụ học máy như huấn luyện mô hình Gemini, nhận dạng hình ảnh và suy luận.
Đối với Samsung, đây chắc chắn là một lợi thế lớn. Mặc dù gã khổng lồ công nghệ Hàn Quốc dẫn đầu thế giới về doanh số bán điện thoại thông minh, nhưng thị phần của họ trong lĩnh vực sản xuất chip doanh nghiệp lại tụt hậu xa so với TSMC, công ty sản xuất chip cho Apple, Qualcomm và Nvidia. Việc giành được đơn đặt hàng TPU của Google không chỉ giúp Samsung mở rộng cơ sở khách hàng mà còn chứng minh năng lực công nghệ trên thị trường, thu hút thêm nhiều công ty công nghệ khác đang tìm cách giảm sự phụ thuộc vào TSMC.
