# Томас Куриан: «Владеть своими чипами лучше, чем перепродавать чужие»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=bNdiBwXbLNw&t=3s
Канал: Matthew Berman
Опубликовано: 24.04.2026

---

Мэтью Берман обсудил с Томасом Курианом стратегию Google в области вычислительных мощностей, конкуренцию с NVIDIA и Anthropic, а также будущее агентных систем. CEO Google Cloud утверждает, что компания преодолела дефицит вычислительных ресурсов за счет 12-летнего опыта разработки собственных чипов TPU и перехода от строительства дата-центров к их промышленному производству.

## ⚡️ Стратегия избыточных мощностей и TPU
[[JUMP:00:42]]

В то время как OpenAI и Anthropic сталкиваются с ограничением вычислительных ресурсов, Google обладает избытком мощностей [1:08]. Томас Куриан объясняет это долгосрочным планированием, которое началось более десяти лет назад. Google диверсифицировал источники энергии и закрепил за собой права на недвижимость для дата-центров задолго до пика спроса на нейросети [1:49].

Одним из ключевых факторов успеха Томас Куриан называет использование промышленных методов возведения инфраструктуры:

*   Компания перешла от классического строительства (construction) к производству (manufacturing) дата-центров [2:16].
*   Мощности развертываются не отдельными стойками, а целыми рядами предварительно протестированных систем, что радикально сокращает сроки запуска [8:12].
*   Восьмое поколение TPU, анонсированное в 2024 году, позволяет Google не только обучать Gemini, но и продавать чипы как услугу внешним клиентам, таким как Citadel и Министерство энергетики США [2:55].

Google не планирует «придерживать» чипы только для себя. По словам Томаса Куриана, продажа мощностей сторонним лабораториям генерирует денежный поток, необходимый для финансирования дорогостоящих исследований в области AGI [5:49]. При этом владение собственным кремнием (IP) обеспечивает Google высокую маржинальность и независимость от цен посредников [3:47].

## 🏗️ Эффективность и охлаждение инфраструктуры
[[JUMP:08:02]]

На фоне негативного отношения общества к строительству дата-центров из-за нагрузки на электросети, Google внедряет технологии «за счетчиком» (behind the meter) [9:30]. Это позволяет компании генерировать собственную энергию и даже отдавать излишки в сеть в периоды дефицита [9:41].

Особое внимание уделяется коэффициенту PUE (Power Usage Effectiveness). Томас Куриан заявляет, что Google достигла самых низких показателей в индустрии, минимизируя потери энергии на охлаждение [10:20]. В частности, чип TPU 8i может работать без водяного охлаждения (в воздушном режиме), что позволяет размещать его в стандартных дата-центрах по всему миру для снижения задержек при инференсе [30:30].

## 🤖 От чат-ботов к агентам: эволюция архитектуры
[[JUMP:24:32]]

Томас Куриан выделяет три этапа развития ИИ, которые напрямую влияют на дизайн чипов [24:51]:

1.  **Поиск и ответы:** работа с текстом, где входных токенов больше, чем выходных.
2.  **Генерация контента:** мультимодальный вывод (видео, аудио, изображения), требующий огромного объема выходных токенов [28:47].
3.  **Агенты:** системы, выполняющие задачи годами. Здесь критически важен объем памяти (KV-кэш) для удержания контекста в течение 6–12 часов работы без дорогостоящего перемещения токенов [29:14].

Система TPU 8T способна объединять в одном поде до 2 петабайт памяти, что в 100 раз превышает объем оцифрованной Библиотеки Конгресса [19:59]. Такая архитектура необходима для работы с «Mythos-подобными» моделями. Хотя Томас Куриан не подтвердил слухи о модели с 10 триллионами параметров, он заверил, что Google уже обладает стеком Serving Disaggregated, способным эффективно обслуживать модели такого масштаба [38:51].

## 💻 Будущее программирования и кибербезопасность
[[JUMP:41:42]]

Внутри Google инженеры используют Jet Ski — внутреннюю среду для агентного написания кода [42:14]. Томас Куриан признает, что отрасль рискует потерять глубокое понимание кода, если полагаться только на промпты [46:02]. Однако Google внедряет ИИ-инспекцию для проверки качества и безопасности, где нейросеть сканирует код на уязвимости перед тем, как его увидит старший инженер [44:11].

В вопросе кибербезопасности Google занимает наступательную позицию:

*   Созданы агенты для «непрерывного редтиминга» (аттакующие агенты), которые постоянно ищут дыры в защите [16:55].
*   Модели обучаются не только находить, но и автоматически исправлять (патчить) уязвимости, что критически важно для защиты открытого ПО [46:51].

## 🤝 Конкуренция с Anthropic и партнерство с Apple
[[JUMP:35:01]]

Мэтью Берман поднял вопрос о странном положении Anthropic: компания является прямым конкурентом Google в сфере LLM (модели Claude), но при этом использует инфраструктуру Google Cloud для обучения [35:10]. Томас Куриан сравнил это со стратегией AWS: быть платформой важнее, чем играть в фаворитизм [35:35]. Это же касается и Apple Intelligence, где Google выступает поставщиком моделей, несмотря на конкуренцию Android и iOS [36:25].

По данным на апрель 2026 года, количество токенов, обрабатываемых в Gemini Enterprise, выросло с 10 до 16 миллиардов в минуту за три месяца [52:40]. Число корпоративных пользователей платформы увеличилось на 40% за квартал [52:50].