TPUs de Google Impulsan Expansión de Anthropic; Hasta 1M de Chips Ironwood Aseguran Acuerdo de Capacidad Multi-Gigawatt de $40B Hasta 2027+
El acuerdo con Anthropic cubre 5 gigawatts de capacidad TPU y vale hasta $40 mil millones, marcando el compromisso comercial más grande de Google de su silicio personalizado para un único cliente externo. La expansión proporcionará a Anthropic múltiples gigawatts de capacidad TPU, esperados para entrar en línea a partir de 2027, a través de servicios de Google Cloud así como acceso a TPUs construidos por Google suministrados por Broadcom.
Cada chip Ironwood entrega 4.614 TFLOPs de compute FP8 con 192 GB de memoria HBM3e y 7,4 TB/s de ancho de banda de memoria, con Google afirmando una mejora de desempeño pico de 10x sobre TPU v5p. El volumen se señala la convicción de Google de que el silicio personalizado, no solo clusters de GPU alquilados, definirá la economía de la inferencia de IA a escala. Semianalysis argumenta que Google es el desafiante de silicio merchant más nuevo y amenazante de Nvidia, observando que Anthropic desplegará TPUs en sus propias instalaciones, posicionando a Google para competir directamente con Nvidia.
Para arquitectos de infraestructura evaluando la adquisición de acelerador de IA, los acuerdos de capacidad TPU de Google representan una alternativa viable de costo/desempeño a las GPU de NVIDIA para cargas de trabajo de inferencia intensiva. Entrenar grandes modelos de lenguaje en TPUs puede ser 40–60% más barato que cargas de trabajo de GPU equivalentes, según estimaciones del mismo Google Cloud, aunque el suministro ahora está comprometido a través de socios principales hasta 2027–2028.
Fuentes
- Primary source
- anthropic.com
“Anthropic expanding TPU capacity starting 2027; diversified compute strategy across Google TPUs, Amazon Trainium, NVIDIA GPUs”
- prnewswire.com
“Multiple gigawatts of TPU capacity expected to come online in 2027; delivered via Google Cloud services and Broadcom-supplied TPUs”
- newsletter.semianalysis.com
“Google TPU v7 Ironwood among best systems for AI training and inference; Gemini 3 trained entirely on TPUs”