Nvidia-aandelen kenden dinsdag een scherpe dip in de pre-market-handel en daalden met bijna 4% naar $175,44 (€152,20) nadat berichten naar boven kwamen dat Meta serieus een investering van meerdere miljarden dollars in de Tensor Processing Units (TPU’s) van Google overweegt. Deze verschuiving duidt op een groeiende belangstelling voor gespecialiseerde AI-hardware boven Nvidia’s traditioneel dominante, maar veelzijdigere grafische verwerkingseenheden (GPU’s).
Het veranderende landschap van AI-hardware
Een groot deel van 2023 had Nvidia een bijna-monopolie op de markt voor AI-versnellers, grotendeels omdat de H100 GPU’s essentieel werden voor het trainen en uitvoeren van de meeste grote AI-modellen. De TPU’s van Google zijn echter vanaf de basis speciaal ontworpen voor machinaal leren, waardoor ze sneller en efficiënter zijn voor bepaalde AI-workloads. Terwijl de chips van Nvidia uitblinken in graphics, gaming en algemeen computergebruik, zijn TPU’s lasergericht op AI-taken.
Het gaat er niet om dat één chip in het algemeen ‘beter’ is; het gaat om specialisatie. De hyperscale bedrijven zoals Meta, die enorme hoeveelheden chips nodig hebben, zijn op zoek naar alternatieven die de beste prestaties kunnen leveren voor hun AI-behoeften. Alleen vertrouwen op Nvidia creëert risico’s voor de toeleveringsketen en beperkt het prijszettingsvermogen.
Waarom de interesse van Meta ertoe doet
De gerapporteerde plannen van Meta om vanaf 2027 TPU’s in zijn datacenters in te zetten (en mogelijk al volgend jaar TPU-capaciteit te huren via Google Cloud) zijn een belangrijke ontwikkeling. Vorig jaar kondigde Meta de intentie aan om meer dan 350.000 H100-chips aan te schaffen, wat de eerdere sterke afhankelijkheid van Nvidia aantoonde. Een verschuiving naar TPU’s geeft aan dat zelfs de grootste kopers nu diversifiëren om een stabiel, kosteneffectief aanbod van AI-hardware veilig te stellen.
De reactie van de markt duidt erop dat beleggers deze verandering onderkennen. De GPU-dominantie van Nvidia wordt niet van de ene op de andere dag uitgewist, maar het vooruitzicht op toenemende concurrentie heeft duidelijk invloed op het sentiment. De AI-race gaat niet over één enkele winnaar; het gaat om het veiligstellen van de beste tools voor de klus, en in toenemende mate omvatten deze tools ook de gespecialiseerde TPU’s van Google.
De langetermijnstrategie van Google
Voor Google is dit een rechtvaardiging voor zijn langetermijninvestering in TPU’s. Oorspronkelijk was het een intern project dat meer dan tien jaar oud was, maar Google is nu actief bezig met het commercialiseren van deze chips, waarbij de recente deal om maximaal een miljoen TPU’s aan Anthropic te leveren de levensvatbaarheid ervan bewijst. De marktbewegingen bevestigen de strategie van Google om van TPU’s een legitiem alternatief te maken voor de GPU’s van Nvidia.
De opkomst van TPU’s betekent niet het einde van Nvidia’s GPU-marktaandeel, maar het betekent wel dat het AI-hardwarelandschap competitiever wordt.
Concluderend duidt de interesse van Meta in de TPU’s van Google op een verschuiving in de AI-acceleratormarkt, waardoor de concurrentie toeneemt en hyperscalers meer opties krijgen om hun AI-infrastructuur te beveiligen. Deze ontwikkeling onderstreept het belang van gespecialiseerde hardware in de AI-race en zou op de lange termijn gevolgen kunnen hebben voor de dominantie van Nvidia.
