За несколько дней до подачи документов Google представила Ironwood — чип, который обеспечивает производительность уровня Nvidia примерно за пятую часть стоимости. Через неделю они выпустили Gemini 3, обученный без использования оборудования от Nvidia.

❓ Почему это меняет всё

• Обучение передовой модели на Nvidia стоит 3–4 млрд;
• Google может сделать это за 600–750 млн, используя TPU Ironwood;
• Все остальные лаборатории платят примерно на 400% процентов больше за те же вычисления;
• Google владеет своим аппаратным стеком, в то время как все остальные его арендуют.

Anthropic уже заказала 1 млн TPU, и другие компании выстраиваются в очередь.

❓ Почему именно сейчас

Баффет купил Alphabet сейчас, так как компания стала единственным крупным игроком в ИИ, которого не могут загнать в угол поставщики чипов.

❓ Что будет дальше

• Если Google Cloud ускорится, Nvidia потеряет монополию.

Apple завершает сделку на использование модели Gemini с 1,2 трлн параметров от Google для обновления Siri. Запуск весной 2026 года.

Почему Apple выбрала Gemini

🟡 Apple тестировала ChatGPT и Claude, но Gemini оказалась лучше конкурентов;
🟡 Gemini в 8 раз больше текущей модели Apple Intelligence со 150 млрд параметров;
🟡 Gemini отлично подошла для выполнения функций суммирования и планирования, которые необходимы Apple;
🟡 Gemini работает на Private Cloud Compute Apple, при этом данные остаются закрытыми от Google.

Ребята из Apple утверждают, что использование Gemini это временное решение, пока компания создаёт собственную модель с 1 трлн параметров.