Ang Google ay naiulat na sa mga advanced na negosasyon upang maarkila ang Blackwell B200 GPU ng Nvidia mula sa Coreweave, na minarkahan ang isang potensyal na paglilipat sa kung paano kinakiskis ng kumpanya ang mga operasyon nito sa AI. Ang posibleng pakikitungo, Una na iniulat ng impormasyon, Papayagan ang Google na ma-access ang malakas na ai compute nang hindi naghihintay sa internal tpu rollout. Ang mga TPU-ang mga pasadyang chips na na-optimize para sa pagsasanay at pag-iintindi sa AI-Ang Google ay naggalugad sa panlabas na kapasidad upang mahawakan ang pagtaas ng demand. Ang Coreweave, isang cloud provider na itinayo sa paligid ng GPU stack ng NVIDIA, ay umuusbong bilang isang potensyal na kasosyo na may imbentaryo at bilis upang matugunan ang mga pangangailangan ng hyperscale. Ang kumpanya ay orihinal na nagsimula bilang isang cryptocurrency mining venture bago mag-pivoting patungo sa imprastraktura ng AI bilang demand para sa GPU na pinapagana ng GPU. src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/01/nvidia-rtx-blackwell-key-specs-jensen-huang-ces-2025-fficial.jpg”> Mga modelo ng trilyon-parameter na may pinahusay na kahusayan ng enerhiya. Ang data ng benchmark ay nagpapakita ng bagong 72-gpu server na naghahatid ng mga pagpapabuti ng pagganap ng 2.8 hanggang 3.4 beses kumpara sa nakaraang henerasyon , na nag-aalok ng makabuluhang mga natamo para sa masidhing hinihingi-heavy workloads. iniulat ng Reuters na ang mga firms na Tsino-ay hindi nagkakaloob ng bytedance, Alibaba, at tencent-na nag-uudyok na nagkakahalaga ng $ 16 Billion Para sa mga sumusunod na H20 chips ng NVIDIA sa unang quarter ng 2025. Pinili ng Microsoft na huwag sumulong sa isang $ 12 bilyong pagpipilian sa imprastraktura na mayroon ito sa Coreweave. Sa halip, nag-redirect ito ng mga mapagkukunan patungo sa panloob na pag-unlad ng chip, kabilang ang Azure Maia at Cobalt processors na binuo kasama ang AMD. Ang AI Research Lab, na dating nakahanay sa Microsoft’s Azure Cloud, ay pumirma ng isang $ 11.9 bilyon, limang taong kasunduan sa Coreweave at kumuha ng $ 350 milyong equity stake nangunguna sa IPO ng kumpanya. Compute. Ang kumpanya ay nagpunta sa publiko noong Marso 28, 2025, na nagtataas ng $ 1.5 bilyon sa isang $ 40/point point ng pagbabahagi, para sa isang pagpapahalaga sa paligid ng $ 23 bilyon. Ang NVIDIA, na isang 6% na stakeholder, na naka-angkla sa IPO na may $ 250 milyong order. Gayunpaman, ang kumpanya ay nahaharap sa napakalaking obligasyong pinansyal. Ang Coreweave ay nag-post ng $ 1.9 bilyon na kita noong 2024-mula lamang sa $ 228.9 milyon sa nakaraang taon-ngunit naitala din ang pagkawala ng $ 863 milyon. Ang imprastraktura nito ay higit na naupahan, hindi pagmamay-ari, na humahantong sa $ 8 bilyon sa utang at $ 2.6 bilyon sa karagdagang mga obligasyon sa pag-upa. Plano ng kumpanya na gumamit ng $ 1 bilyon ng IPO na nalikom upang mabawasan ang utang. Kabilang sa mga hyperscalers Ang Microsoft ay nagdodoble sa mga panloob na pamumuhunan sa hardware. Patuloy na pinalawak ng Amazon ang mga in-house trainium at inferentia chip line. Ang OpenAi, na sinusuportahan ng isang $ 40 bilyong pamumuhunan mula sa SoftBank, ay nagtatayo ng kalayaan nito mula sa Azure sa pamamagitan ng mga alternatibong compute deal tulad ng isa na may Coreweave.
Ang diskarte ng Google ay tila mas hybrid. Habang patuloy na nagbabago ang pamilyang Trillium TPU, ang pag-upa ng mataas na pagganap ng NVIDIA hardware ay nag-aalok ng isang paraan upang agad na masukat ang mga mapagkukunan ng compute habang ang mga serbisyo ng AI ay lumalaki nang higit na hinihingi. Para sa isang kumpanya na sumusuporta sa mga malalaking modelo tulad ng Gemini at isang lumalagong suite ng mga produkto ng AI, ang paghihintay para sa mga panloob na pag-deploy ay maaaring hindi isang pagpipilian.
Gayunpaman may mga panganib. Nag-aalok ang Blackwell GPU ng NVIDIA ng malaking mga nakuha sa pagganap, ngunit ang kanilang mga pagpapabuti ng kahusayan ay maaaring dumating kasama ang mga trade-off sa software optimization at power draw. Ang kanilang mga benepisyo sa real-world ay magkakaiba depende sa pagsasaayos ng workload, at ang independiyenteng pagsubok ay kakailanganin upang mapatunayan ang mga paghahabol sa tagagawa sa iba’t ibang mga kaso ng paggamit. Kung ito ay isang pansamantalang pag-aayos o isang mas matagal na diskarte ay nananatiling makikita. Ngunit sa isang industriya kung saan ang compute ay naging pera, ang pagkakaroon ng pag-access-kahit na rentado-ay maaaring gumawa ng lahat ng pagkakaiba.
