Google TPU w Oracle Cloud od 2027 roku. Co ogłosiły Oracle i Google

Co dokładnie ogłoszono

Zapowiedź padła podczas konferencji Oracle AI World w Las Vegas. Według komunikatu Oracle i wpisu na blogu Google Cloud OCI będzie pierwszym dostawcą chmury w skali hiperskalera, który poza samym Google zaoferuje klientom chipy TPU (Tensor Processing Unit). To układy, które Google projektuje od dekady do trenowania i uruchamiania własnych modeli, w tym Gemini.

Podział ról jest prosty. Oracle odpowiada za budynki, zasilanie, chłodzenie cieczą i sieć łączącą TPU z resztą chmury, w tym z bazami danych i magazynem plików. Google dostarcza systemy TPU wraz z ich wewnętrznymi połączeniami. Mahesh Thiagarajan, prezes OCI, mówi o dostępie do kilku architektur obliczeniowych w jednej chmurze, a Amin Vahdat z Google o większej elastyczności dla firm budujących złożone aplikacje AI.

TPU 8t i TPU 8i w liczbach

Poniższe parametry pochodzą od Google i nie zostały niezależnie zmierzone. Nie wiadomo też, czy w OCI od początku będą dostępne obie wersje chipów.

• TPU 8t - wersja do trenowania dużych modeli, także typu mixture of experts. Według Google daje blisko trzy razy większą moc obliczeniową na pod, czyli połączoną grupę chipów, niż poprzednia generacja.
• TPU 8i - wersja do inferencji, przeznaczona dla modeli rozumujących, długiego kontekstu i zadań agentowych.
• Do 12,6 PFLOPS obliczeń w formacie FP4 na jeden chip i do dwóch razy lepsza wydajność na wat niż w poprzedniej generacji.
• Ponad 97 proc. goodput przy dużych treningach, czyli udział czasu, w którym klaster wykonuje użyteczne obliczenia.
• Oprogramowanie TorchTPU pozwala uruchamiać kod PyTorch bez przepisywania modeli, a obsługę deklarują m.in. vLLM, SGLang, Ray i Hugging Face.

Dlaczego Google oddaje TPU konkurencyjnej chmurze

W naszej ocenie to kolejny krok w zmianie modelu biznesowego TPU. Przez lata chipy były dostępne wyłącznie w Google Cloud. W październiku The Information podało, że OpenAI rozmawia o zakupie TPU, a Google otworzyło TorchTPU jako projekt open source. Udostępnienie chipów w OCI poszerza rynek dla układów Google bez czekania, aż klienci przeniosą się do Google Cloud.

Dla Oracle to sposób na zmniejszenie zależności od jednego dostawcy akceleratorów. Spółka buduje infrastrukturę dla OpenAI i innych dużych klientów, a dotąd opierała ją głównie na GPU NVIDIA. Oracle podkreśla, że współpraca z NVIDIA trwa, więc klient OCI ma wybierać między GPU i TPU na poszczególnych etapach pracy, np. trenować na jednym typie chipów, a obsługiwać zapytania na innym.

Co to oznacza dla firm w Polsce

Bezpośredni wpływ w 2026 roku będzie niewielki, bo usługa wystartuje dopiero w 2027 roku. Zapowiedź ma jednak znaczenie dla firm, które trzymają dane w bazach Oracle i planują wdrożenia AI. Oracle przekonuje, że dostrajanie i uruchamianie modeli blisko bazy danych pozwoli uniknąć kosztownego przesyłania danych między chmurami.

Większy wybór akceleratorów może w dłuższym okresie obniżać ceny mocy obliczeniowej i skracać kolejki po GPU. Polskie firmy korzystające z TPU już dziś mają do dyspozycji Google Cloud, które ma region w Warszawie. Dostępność konkretnych typów TPU w regionach europejskich obu chmur trzeba jednak sprawdzić w dokumentacji, bo komunikat nie wymienia lokalizacji.

Czego jeszcze nie wiadomo

Oracle i Google nie podały cennika, regionów, liczby chipów ani pierwszych klientów. Nie wiadomo też, kto będzie wystawiał faktury i obsługiwał zgłoszenia techniczne oraz czy TPU trafią do suwerennych chmur Oracle w UE. Parametry wydajności to deklaracje Google, które trzeba będzie zweryfikować w niezależnych testach po starcie usługi.