OpenAI의 구글 TPU 검토에 NVIDIA가 긴급 대응한 진짜 이유
OpenAI가 구글 TPU 검토를 계기로 NVIDIA와 1,000억 달러 파트너십을 체결한 배경과 AI 인프라 시장의 권력 구조 변화를 분석합니다. CUDA 생태계의 강력함, TPU/Trainium 같은 대안 칩들의 가격 경쟁력, 그리고 OpenAI의 멀티 클라우드 전략이 시사하는 AI 인프라 시장의 미래 전망을 다룹니다.OpenAI의 구글 TPU 검토에 NVIDIA가 긴급 대응한 진짜 이유
OpenAI가 구글 TPU 검토를 계기로 NVIDIA와 1,000억 달러 파트너십을 체결한 배경과 AI 인프라 시장의 권력 구조 변화를 분석합니다. CUDA 생태계의 강력함, TPU/Trainium 같은 대안 칩들의 가격 경쟁력, 그리고 OpenAI의 멀티 클라우드 전략이 시사하는 AI 인프라 시장의 미래 전망을 다룹니다.Anthropic inwestuje miliardy w układy Google TPU. To strategiczny zwrot w wyścigu zbrojeń AI
Anthropic, główny konkurent OpenAI i twórca rodziny modeli Claude, ogłosił gigantyczną rozbudowę swojej infrastruktury.
Firma planuje wdrożyć nawet milion specjalistycznych układów AI Google Cloud TPU, w ramach umowy wartej dziesiątki miliardów dolarów. Ten ruch to jeden z największych jednorazowych zakupów akceleratorów AI w historii i sygnalizuje strategiczne zmiany w tym, jak budowane są systemy AI na masową skalę.
Rozbudowa, która ma dodać ponad gigawat mocy obliczeniowej w 2026 roku, jest bezpośrednią odpowiedzią na lawinowy wzrost zapotrzebowania na usługi Anthropic. Firma obsługuje już ponad 300 000 klientów biznesowych, a liczba dużych kontraktów (o wartości ponad 100 000 USD rocznie) wzrosła siedmiokrotnie w ciągu ostatniego roku. Pokazuje to, że wdrażanie Claude w korporacjach przeszło z fazy eksperymentów do etapu produkcyjnego, gdzie niezawodność, koszt i wydajność infrastruktury nie podlegają negocjacjom.
Strategia wielu platform
Co najciekawsze, wielomiliardowa umowa z Google nie oznacza zerwania dotychczasowych sojuszy. Anthropic wyraźnie podkreśla, że prowadzi strategię „zdywersyfikowanych obliczeń”. Firma działa jednocześnie na trzech różnych platformach sprzętowych: układach TPU od Google, procesorach Trainium od Amazona oraz dominujących na rynku kartach GPU od Nvidii. Dyrektor finansowy Anthropic, Krishna Rao, potwierdził, że Amazon (AWS) pozostaje ich głównym partnerem chmurowym i szkoleniowym.
To pragmatyczne podejście pokazuje, że w świecie AI nie ma jednego uniwersalnego rozwiązania. Inne zasoby obliczeniowe są optymalne do trenowania gigantycznych modeli od zera, inne do ich późniejszego dostrajania (fine-tuning), a jeszcze inne do masowego i taniego serwowania odpowiedzi (inferencji). Dla liderów IT w korporacjach to jasny sygnał: budowanie długoterminowej strategii AI w oparciu o jednego dostawcę (vendor lock-in) staje się coraz bardziej ryzykowne.
Ekonomia skali i bezpieczeństwo
Według Google, Anthropic zdecydował się na tak dużą inwestycję w układy TPU ze względu na ich „wysoki stosunek ceny do wydajności”. Układy TPU (Tensor Processing Units), stworzone specjalnie do obliczeń sieci neuronowych, często oferują przewagę w przepustowości i efektywności energetycznej nad kartami GPU ogólnego przeznaczenia. Wzmianka o „gigawacie mocy” nie jest przypadkowa – przy tej skali, zużycie energii i koszty chłodzenia stają się równie krytyczne, jak sama cena chipów.
Anthropic mocno zaznacza również inny cel inwestycji. Tak ogromna moc obliczeniowa ma być przeznaczona na „dokładniejsze testowanie, badania nad bezpieczeństwem i wyrównaniem (alignment) oraz odpowiedzialne wdrażanie” modeli. W branży, w której Anthropic pozycjonuje się jako lider odpowiedzialnej AI, jest to kluczowa deklaracja, mająca budować zaufanie klientów z sektorów regulowanych, jak finanse czy opieka zdrowotna.
To posunięcie to kolejny etap wyścigu zbrojeń w infrastrukturze AI, w którym Anthropic ściga się z OpenAI (wspieranym przez Microsoft) i Metą. Zabezpieczając tak duże moce obliczeniowe u różnych dostawców, firma nie tylko zapewnia sobie ciągłość działania, ale także wysyła rynkowi sygnał, że era dominacji jednej architektury chipów AI może powoli dobiegać końca.
Anthropic uczy AI asertywności. Claude może teraz zakończyć rozmowę z użytkownikiem
#AI #AmazonAWS #Anthropic #centraDanych #Claude #dużeModeleJęzykowe #GoogleCloud #infrastrukturaAI #LLM #news #nvidia #sztucznaInteligencja #TPU
Tried WTB NanoAir TPU presta tubes. Downside: Plastic valve stem, prone to failure due to stress on the valve core when pumping. I don’t trust ‘em, and judging from the reviews on REI’s web, I’m not the only one. #BikeTooter #bikes #InnerTubes #TPU
@schmic @Jochen_Jansen Ich bin hier ja noch einen Antwort zu meiner Frage nach TPU-Schläuchen schuldig.
Nach den Problemen mit den ersten Produkten, fahre ich nun seit knapp 1000 km mit #Tubolito . Bisher ohne Pannen und auch ohne merklichen Luftverlust.
Google and Anthropic Solidify ‘Tens of Billions’ Cloud Deal
#AI #Google #Anthropic #CloudComputing #GoogleCloud #AIInfrastructure #TPU #BigTech #AIArmsRace
https://winbuzzer.com/2025/10/24/google-and-anthropic-solidify-tens-of-billions-cloud-deal-xcxwbn
Anthropic Inks Deal for Up to 1 Million Google AI Chips for Claude
#AItraining #Anthropic #Claude #google #TPU
https://blazetrends.com/anthropic-inks-deal-for-up-to-1-million-google-ai-chips-for-claude/?fsp_sid=155670
Anthropic đã chính thức hợp tác với Google Cloud để sử dụng chip AI (TPUs) nhằm nâng cấp chatbot Claude thế hệ tiếp theo. Thỏa thuận này thể hiện cuộc đua khốc liệt trong ngành AI. Ai sẽ dẫn đầu trong cuộc chiến chip? #Anthropic #GoogleCloud #AI #TPU #Chatbot https://ift.tt/qPWCygZ
Google and Anthropic have formalized a multi-billion dollar cloud partnership, granting Anthropic access to up to one million Google TPUs and over 1 GW of AI compute capacity by 2026.
#YonhapInfomax #Google #Anthropic #CloudPartnership #TPU #AICapacity #Economics #FinancialMarkets #Banking #Securities #Bonds #StockMarket
https://en.infomaxai.com/news/articleView.html?idxno=87078
#3DPrinter + #TPU + #Halloween = fun time!
Well grumblemutter and assorted unspoken profanities; 😡😤
Another bindii flat! 2 days running!
Finding the teensy nano-punctures is a black art in itself! You need to submerge the tube… and wait…
You can't just wipe on soapy water - the TPU tubes just shed liquid instantly.
You can't pump #TPU tubes up to more than 0.003 of birthday balloon pressure outside of a mounted tyre, or they distort permanently, so no healthy stream of bubbles to make it easy to spot the leak.
This is ambitious but I’d like to try and make a simple cable holder/guide using small magnets embedded in #TPU (thermoset polyurethane).
Going to need to be very careful about the bridging of material over where the magnet is buried. #3dprinting
GPU vẫn là vua AI nhờ linh hoạt & hệ sinh thái mạnh; TPU/custom chip chỉ thắng ở mảng chuyên biệt, tiết kiệm điện. Doanh nghiệp chọn GPU vì dễ scale, đào tạo nhanh, chi phí tốt. #GPU #AI #DeepLearning #TPU #Accelerators #CôngNghệ #GPUvn
https://www.reddit.com/r/SaaS/comments/1o249l3/do_you_think_gpu_clusters_will_remain_dominant/
Systolic #arrays and bfloat16 multipliers, 2 components of tensor #processing units that are responsible for accelerating your #deeplearning model training time. https://youtu.be/JC84GCU7zqA #programming #cpu #tpu #matrix #multiplication #artificialintelligence :thaenkin:
Qu'est ce que ça peut bien être?
Je me demande si c'est possible d'imprimer du PLA directement sur du TPU . Ce sont les même températures sur les bobines. Mais j'ai lu quelque part que ça collait pas très bien ensemble.
5/5 The real magic isn't artificial consciousness but artificial cooperation—systems demonstrating what's possible when diverse capabilities combine with sufficient thoughtfulness and care.
🎧 Listen: https://www.buzzsprout.com/2405788/episodes/17879900
📖 Read: https://helioxpodcast.substack.com/publish/post/174181751
#AI #MachineLearning #TechPodcast #ArtificialIntelligence #OpenSource #ComputerScience #DeepLearning #TPU #GPU #Tech #DataScience #AIEthics #Technology #Innovation
한 달간 Claude가 이상했던 진짜 이유: 3개 버그가 만든 완벽한 폭풍
2024년 8-9월 Claude의 품질 저하 원인으로 밝혀진 3개의 복잡한 인프라 버그 분석과 대규모 AI 서비스 운영의 숨겨진 복잡성에 대한 인사이트It is possible to print belts for cassette drives out of TPU, but the belt will produce flutter. It will work well enough for speech recorded onto cassette like in dictation machines, but it is hardly usable for music. It will also have a "startup time" of several minutes where it produces more flutter.
You need to measure the dimensions of the belt very precisely before printing since TPU is more stiff than the common rubber belts. You can easily print a belt that is too wide.
Print the belt as a circle, even though it gets bent in the cassette drive. Furthermore, you need to print it in vase mode. After printing, you may need to cut off the little blob that formed at the point where the printer began and finished printing.