Google romansuje z MediaTekiem. Broadcom jest zbyt drogi i słaby

Gigant z Mountain View sukcesywnie kontynuuje strategię długoterminową. Tym razem Google stawia na tajwańską firmę blisko powiązaną z TSMC.

Przemysław Banasiak (Yokai)
2
Udostępnij na fb
Udostępnij na X
Google romansuje z MediaTekiem. Broadcom jest zbyt drogi i słaby

Google od lat współpracuje z firmą Broadcom przy projektowaniu swoich układów Tensor Processing Units (TPU) - wyspecjalizowanych chipów AI używanych w centrach danych i w usługach chmurowych. Nie należy ich jednak mylić z SoC z serii Tensor G, stosowananymi w smartfonach Pixel. Jak jednak wynika z najnowszych doniesień, amerykański gigant planuje zmienić dotychczasowego partnera na tajwańską firmę MediaTek.

Dalsza część tekstu pod wideo

Chodzi o względy efektywności i optymalizacji kosztów

Współpraca obu firm ma ma ruszyć pełną parą już w przyszłym roku, a nowa generacja TPU trafi do produkcji w tym samym czasie. Jednym z kluczowych powodów takiego kroku są silne powiązania MediaTeka z TSMC, co z kolei zapewnia korzyści w zakresie wyceny i terminów produkcji w porównaniu z dotychczasowym partnerem. Poza tym Google stara się ograniczyć zależność od zewnętrznych dostawców, tak jak choćby w przypadku NVIDII, na której w dużej mierze opiera się rynek AI.

Warto podkreślić, że Google nie zamierza całkowicie rezygnować z usług Broadcomu. Firmy mają wciąż utrzymywać kontakty przy wybranych projektach i w okresie przejściowym. Główną motywacją pozostaje jednak możliwość uzyskania lepszej kontroli nad architekturą układów AI i ograniczenia kosztów - inwestycje Google w TPU w ubiegłym roku wyniosły aż 9 miliardów dolarów, więc każda nawet niewielka oszczędność na jednym chipie oznacza olbrzymią różnicę w skali masowej produkcji.

Przesiadka na MediaTeka jest też istotna z punktu widzenia długoterminowej strategii giganta z Mountain View, który dąży do rozwijania własnego, niezależnego ekosystemu sprzętowego dla sztucznej inteligencji. W sytuacji, gdy takie firmy jak OpenAI czy Meta coraz bardziej polegają na układach NVIDII do trenowania i uruchamiania swoich modeli AI, Google może zyskać przewagę dzięki samodzielnym i lepiej zoptymalizowanym rozwiązaniom.