Почему вертикальная интеграция Alphabet может доминировать в конкуренции в области ИИ до 2030 года

Неожиданный катализатор: конкуренция усилилась, а не ослабла

Когда ChatGPT нарушил ландшафт поиска, мало кто ожидал, что это пойдет на пользу incumbents. Однако для Alphabet появление жизнеспособных альтернатив ИИ вызвало структурное переосмысление, которое в конечном итоге укрепило его позиции.

Компания едва ли не сохранила контроль над доминированием на рынке Chrome (70%+) и Android после антимонопольной борьбы, отчасти благодаря реальной угрозе, которую представлял ИИ для ее основного бизнеса. Помимо регуляторных послаблений, это конкурентное давление открыло важное преимущество: позиционирование Google по умолчанию на миллиардах устройств стало непревзойденным слоем распространения для интеграции Gemini.

В отличие от отдельных приложений ИИ, требующих отдельной загрузки, Alphabet мог встроить свой LLM прямо в поиск, Chrome и Android — встречая пользователей без трений. Конкуренция также стимулировала внутренние инновации, ранее ограниченные прибыльностью поиска. Теперь Gemini занимает место среди самых мощных больших языковых моделей, обрабатывая растущие объемы запросов и одновременно сохраняя преимущество компании по доходу на поиск.

Механизм аппаратного обеспечения: пользовательские чипы как экономическая крепость

Возможно, самое недооцененное — десятилетние инвестиции Alphabet в Tensor Processing Units (TPUs). В то время как индустрия сосредоточилась на доминировании Nvidia в GPU, Alphabet тихо разработала специализированный силикон, оптимизированный под свои рабочие нагрузки.

По мере роста требований к вычислительным мощностям ИИ эта собственная инфраструктура дала решающее преимущество: TPU обучают и выполняют выводы значительно дешевле конкурентов. Это структурное преимущество создает укрепляющий цикл — более низкие затраты на обучение позволяют быстрее обновлять модели, что улучшает как Gemini LLM, так и сами чипы, создавая конкурентное преимущество, привлекающее внешних клиентов.

Анализ Morgan Stanley показывает, что Alphabet может получать примерно $13 миллиардов в год с 500 000 развернутых TPU. Их прогнозы предполагают 5 миллионов развернутых TPU к 2027 году и 7 миллионов к 2028 году. Такие компании, как Anthropic, уже используют TPU, подтверждая их жизнеспособность как реальные альтернативы устоявшимся архитектурам GPU.

Полный технологический стек: интеграция как конкурентное преимущество

Преимущество Alphabet выходит за рамки силикона. TPU специально разработаны для TensorFlow и новых фреймворков, таких как JAX и PyTorch, с программными слоями, включая компиляторы XLA, которые объединяют операции в оптимизированные схемы выполнения — одновременно уменьшая задержки, потребление энергии и требования к памяти.

Vertex AI демократизирует это преимущество, позволяя клиентам использовать инфраструктуру TPU и оптимизацию компиляторов без необходимости создавать внутренние экспертизы. Недавние стратегические приобретения свидетельствуют о дальнейшем вертикальном расширении: ожидаемое приобретение Wiz добавит возможности облачной безопасности, а покупка Intersect Energy обеспечит надежное электроснабжение для расширения дата-центров.

Мало кто обладает такой комплексной инфраструктурой для ИИ — аппаратным обеспечением, программными фреймворками, облачными платформами и энергетической логистикой. Это слияние возможностей создает все более высокие барьеры для конкурентов, поскольку каждый компонент усиливает другие.

Загадка недооцененности

Несмотря на эти структурные преимущества, Alphabet остается недооцененной в рамках ИИ-нарративов. Его глубина интеграции, преимущества по затратам в операциях ИИ и непревзойденная инфраструктура распространения позиционируют его для устойчивого превосходства в течение следующего десятилетия. Слияние регуляторной защиты, технологического лидерства и рыночных позиций создает условия, редко встречающиеся в технологической конкуренции.

Эта комбинация говорит о том, что траектория роста компании может удивить наблюдателей, привыкших рассматривать ее в основном через призму прибыльности поиска.