ainews
Waymo сделала свой чип для роботакси и избавляется от зависимости от Nvidia
Waymo (дочка Alphabet) запустила собственный чип для автопилота в новых роботакси. Производительность >1000 TOPS (как у Nvidia для авто), 5-нм техпроцесс TSMC. Цель — снизить затраты и уйти от зависимости от Nvidia/AMD. Чип уже стоит в новых машинах с китайским партнёром Zeekr.
Показывает, как tech-гиганты снижают зависимость от поставщиков и режут затраты через custom silicon. Тренд важен для всех, кто строит AI-продукты на edge: когда выгоднее делать своё железо, а когда покупать готовое.
Waymo, подразделение Alphabet по беспилотным такси, перешла на собственные чипы для автопилота. Раньше компания зависела от Nvidia и AMD — теперь производит процессоры сама, используя мощности TSMC (5-нм техпроцесс).
Новый чип выдаёт более 1000 TOPS (триллионов операций в секунду) — по производительности сопоставим с текущими решениями Nvidia для автономного транспорта. Он обрабатывает данные с сенсоров и обеспечивает работу AI-моделей, которые анализируют дорожную обстановку и принимают решения.
Главная причина перехода — снижение затрат. Waymo уже установила чип в новое поколение роботакси, которое разрабатывает совместно с китайским производителем Zeekr. Это типичный путь tech-гигантов: от закупки готовых решений к custom silicon, как делали Apple, Tesla, Google (с TPU). Контроль над железом даёт гибкость в оптимизации под задачу и снижает зависимость от поставщиков.
Автор: Павел Заславский · Источник: the-decoder.com
Разработчикам. Пример вертикальной интеграции: custom silicon под конкретную задачу (обработка сенсоров + инференс моделей в реальном времени). TSMC 5нм, >1000 TOPS — ориентир для тех, кто проектирует edge AI. Можно изучить паттерн: когда выгоднее делать свой чип, а не брать готовый NVIDIA/AMD.
Бизнесу. Waymo режет зависимость от Nvidia — классический ход для снижения себестоимости unit economics роботакси. Партнёрство с китайским Zeekr намекает на стратегию масштабирования через азиатских производителей. Тренд: компании с большими объёмами уходят от покупных чипов к кастому.
Инвесторам. Сигнал для AI-инфры: крупные игроки выходят из lock-in Nvidia в автономном транспорте. Рынок custom silicon для edge AI растёт. TSMC укрепляет позиции в automotive. Для Nvidia это потеря клиента, но рынок ещё огромен — проблема в том, что тренд на вертикализацию идёт (Apple, Tesla, теперь Waymo).
- Разработка специализированных AI-акселераторов для конкретных вертикалей (доставка, логистика, агротех) — если объёмы большие, custom silicon окупается
- Сервисы по оптимизации моделей под кастомное железо: помочь компаниям перейти с Nvidia на свои чипы без потери качества
- Инвестиции в TSMC и foundry-сектор: спрос на производство custom chips растёт у всех крупных tech
- Поставки IP-ядер и дизайн-сервисов для компаний, решивших делать свой silicon (аналог ARM licensing для AI-чипов)
- Партнёрства с китайскими OEM (как Zeekr) для быстрого масштабирования production роботакси с кастомным стеком
- Переход на custom silicon требует огромных инвестиций в R&D — для большинства стартапов недоступно, преимущество только у больших корпораций
- Nvidia всё равно доминирует в обучении моделей и дата-центрах — потеря клиента на edge не критична
- Зависимость от TSMC вместо Nvidia — меняется поставщик, но не исчезает риск срыва поставок (тайваньский фактор)
- Эффект масштаба: custom chip окупается только при огромных объёмах флота — если Waymo не разрастётся, экономика развалится
Это не прорыв в технологии, а классический бизнес-ход: когда объёмы большие, custom silicon окупается и даёт контроль над margin. Apple так с M-серией сделала, Tesla с FSD-чипом, теперь Waymo. Nvidia теряет кусок рынка edge AI, но паниковать рано — основные деньги всё равно в дата-центрах на обучении моделей.
Интересно другое: партнёрство с китайским Zeekr намекает, что Waymo готовится масштабироваться через азиатских производителей. Если это сработает, роботакси станут дешевле и доступнее. Но пока что это история для крупных корпораций с глубокими карманами — стартапам custom silicon не потянуть.
Комментарии