TPUs do Google Alimentam Expansão da Anthropic; Até 1M de Chips Ironwood Trancam Deal de Capacidade Multi-Gigawatt de $40B Através de 2027+
O contrato com Anthropic cobre 5 gigawatts de capacidade de TPU e vale até $40 bilhões, marcando o maior compromisso comercial do Google de seu silício customizado para um único cliente externo. A expansão fornecerá à Anthropic múltiplos gigawatts de capacidade de TPU, esperados para entrar em operação a partir de 2027, via serviços Google Cloud bem como acesso a TPUs construídos pelo Google fornecidos através da Broadcom.
Cada chip Ironwood entrega 4.614 TFLOPs de compute FP8 com 192 GB de memória HBM3e e 7,4 TB/s de largura de banda de memória, com Google alegando uma melhoria de desempenho de pico 10x em relação a TPU v5p. O volume sinaliza a convicção do Google de que silício customizado, não apenas clusters de GPU alugados, definirá a economia de inferência de IA em escala. Semianalysis argumenta que Google é o mais novo e ameaçador desafiante de silício merchant da Nvidia, observando que Anthropic vai implementar TPUs em suas próprias instalações, posicionando Google para competir diretamente com Nvidia.
Para arquitetos de infraestrutura avaliando aquisição de acelerador de IA, os contratos de capacidade de TPU do Google representam uma alternativa viável de custo/desempenho a GPUs da NVIDIA para cargas de trabalho com uso intensivo de inferência. Treinar grandes modelos de linguagem em TPUs pode ser 40–60% mais barato que cargas de trabalho GPU equivalentes, de acordo com estimativas do próprio Google Cloud, embora o abastecimento agora esteja comprometido através de parceiros principais através de 2027–2028.
Fontes
- 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”