Google siirtyi heinäkuussa 2026 rajan yli, jota yhtiö ei ollut aiemmin ylittänyt. Alphabetin toisen vuosineljänneksen tuloskutsussa 22. heinäkuuta 2026 yhtiö kertoi kirjanneensa ensimmäistä kertaa myyntituloja TPU-järjestelmistä, jotka toimitettiin suoraan asiakkaiden omiin konesaleihin. Aiemmin Googlen tekoälysirut olivat saatavilla vain Google Cloudin kautta vuokrattuna. Nyt ne ovat kauppatavaraa, jota voi ostaa ja asentaa omaan konesaliin aivan kuten Nvidian GPU:ita.
Muutos ei ole pieni yksityiskohta kirjanpidossa. Se avaa Googlelle uuden tulovirran, joka kilpailee suoraan Nvidian ydinliiketoiminnan kanssa, ja se selittää, miksi yhtiö kävi syyskuun alussa keskusteluja Etelä-Korean hallituksen kanssa TPU-sirujen toimittamisesta maan tekoälyinfrastruktuuriin. Samaan aikaan Anthropic on sitoutunut jopa miljoonaan TPU-siruun, ja analyytikot Wall Streetillä ovat nostaneet TPU-liiketoiminnan tulosennusteita kymmenien miljardien dollarien tasolle. Tässä on se, mitä lukujen takana tapahtuu ja miksi se koskee myös pohjoismaisia pilvi- ja konesaliostajia.
Google avasi TPU-hanat asiakkaille ensimmäistä kertaa
Alphabetin talousjohtaja Anat Ashkenazi vahvisti tuloskutsussa, että yhtiö toimitti TPU-järjestelmiä asiakkaiden konesaleihin toisella vuosineljänneksellä ensimmäistä kertaa historiassaan. Google Cloudin liikevaihto kasvoi samalla jaksolla 82 prosenttia vuodentakaisesta 24,8 miljardiin dollariin, ja kasvun veturina toimi erityisesti Google Cloud Platform. Yhtiö ei ilmoittanut erillistä TPU-myynnin euromäärää, mutta se kertoi, että suurin osa jo solmittujen TPU-järjestelmäsopimusten tuloista kirjataan vasta vuonna 2027, kun toimitukset etenevät.
Sopimukset sisältyvät Googlen 513,9 miljardin dollarin pilvitilauskantaan, joka on kasvanut räjähdysmäisesti viime vuosina tekoälyinfrastruktuurin kysynnän myötä. Toimitusjohtaja Sundar Pichai korosti tuloskutsussa, että Google Cloud tarjoaa nyt sekä omia TPU-sirujaan että Nvidian laitteistoa, mukaan lukien tuore Vera Rubin -alusta, ja että asiakkaat voivat valita kumman tahansa tarpeidensa mukaan. Tämä kaksoisstrategia poikkeaa selvästi Amazonin ja Microsoftin lähestymistavasta, jotka ovat pitäneet omat tekoälysirunsa (Trainium ja Maia) pääosin sisäisessä käytössä tai rajoitetussa vuokrauksessa.
Etelä-Korea ensimmäisenä: hallitusneuvottelut TPU-sirujen toimittamisesta
Konkreettisin merkki Googlen uudesta strategiasta tuli Etelä-Koreasta. Seoul Economic Daily raportoi 22. syyskuuta 2026, että Google Korea oli käynyt 9. syyskuuta tapaamisen Etelä-Korean kansallisen tekoälystrategiakomitean varapuheenjohtajan Ha Jung-woon kanssa. Aiheena oli TPU-liiketoiminnan kotimainen yhteistyö. Lehden mukaan tapaamiseen osallistui myös Google Cloud Korean johtaja Ruth Sun.
Googlen esittämä malli poikkeaa tavanomaisesta pilvivuokrauksesta: yhtiö ehdotti, että TPU-siruja voitaisiin asentaa suoraan asiakkaiden omistamiin ja ylläpitämiin palvelimiin, ei vain etäkäyttöön Google Cloudin kautta. Keskustelun kohteena olivat erityisesti korealaiset yliopistot ja tutkimuslaitokset, ja laajempi yhteistyö ulottui robotiikkaan ja autonomisen ajamisen dataan. Kyse on raportoiduista neuvotteluista, ei allekirjoitetusta sopimuksesta. Haetuista lähteistä ei löydy sirumäärää, euromäärää tai toimitusaikataulua, eikä sitä, valitseeko Etelä-Korea lopulta Googlen vai Nvidian.
Seoul Economic Daily kuvaa tapaamista ensimmäiseksi suoraksi keskusteluksi Googlen ja korkean tason korealaisviranomaisen välillä sen jälkeen, kun Google ilmoitti strategiastaan myydä TPU-siruja ulkopuolisille asiakkaille. Lehti luonnehtii liikettä kilpailun kiristymiseksi globaalien teknologiajättien välillä Etelä-Korean tekoälyinfrastruktuurista, ja korealaismedia on niputtanut Googlen samaan sarjaan Nvidian ja AMD:n kanssa kansallisen tekoälykapasiteetin kilpailijana.
TPU v7 Ironwood: tekniset tiedot ja saatavuus
Sirusukupolvi, josta nämä neuvottelut ja kaupat puhuvat, on TPU v7 Ironwood, joka sai yleisen saatavuuden 22. huhtikuuta 2026. Googlen oman tuoteblogin mukaan yksittäinen Ironwood-siru tuottaa 2 307 teraflopsia BF16-laskentaa ja 4 614 teraflopsia FP8-laskentaa, ja siinä on 192 gibitavua HBM3E-muistia noin 7,37 teratavun sekuntinopeudella. Yksi Ironwood-pod yhdistää jopa 9 216 sirua yhdeksi järjestelmäksi, jonka yhteenlaskettu laskentateho on 42,5 eksaflopsia FP8-muodossa.
Sirut kytkeytyvät toisiinsa noin 1,2 teratavun sekuntinopeudella kaksisuuntaisella ICI-väylällä. Google Cloudin dokumentaation mukaan Ironwood on suunniteltu nimenomaan päättelytyökuormille, ei pelkästään mallien kouluttamiseen, mikä selittää miksi se sopii myös ulkoisille asiakkaille myytäväksi laitteistoksi. Päättelyinfrastruktuuri voidaan sijoittaa lähemmäs loppukäyttäjää ja omaan konesaliin, kun taas massiivinen koulutusklusteri kannattaa yhä useimmiten vuokrata pilvestä.
Anthropic sitoutui jopa miljoonaan TPU-siruun
Googlen suurin tunnettu TPU-asiakas on tekoälylaboratorio Anthropic. Broadcomin toimitusjohtaja Hock Tan kertoi yhtiön kolmannen vuosineljänneksen tuloskutsussa, että Anthropic ottaa käyttöön noin yhden gigawatin edestä seuraavan sukupolven TPU-kapasiteettia vuonna 2026 ja viisi gigawattia lisää vuonna 2027. Erillisen, Broadcomin huhtikuisiin SEC-asiakirjoihin pohjautuvan raportin mukaan Anthropic on sitoutunut jopa miljoonaan TPU-siruun ja noin 3,5 gigawattiin vuoden 2027 kapasiteettia. Samassa yhteydessä on raportoitu, että myös Meta on allekirjoittanut usean miljardin dollarin TPU-vuokrasopimuksen, joskin tarkkaa summaa tai sirumäärää ei ole julkisesti vahvistettu.
Nämä luvut selittävät, miksi Google uskaltaa laajentaa TPU-myyntiä kolmansille osapuolille ylipäätään. Kun Anthropicin kaltainen laboratorio sitoutuu gigawattiluokan kapasiteettiin usean vuoden ajalle, Google voi perustella massiivisia valmistusinvestointeja ilman, että koko riski jää sen omaan taseeseen. Samalla se murentaa käsitystä, jonka mukaan vain Nvidia pystyy tarjoamaan riittävän suuren mittakaavan huippuluokan tekoälylaboratorioille.
Mitä Nvidia-leirissä sanotaan
Nvidian toimitusjohtaja Jensen Huang ei ole julkisesti kommentoinut nimenomaan Googlen Etelä-Korea-neuvotteluja, mutta hän puhui kilpailutilanteesta yleisemmin syyskuussa. TechCrunchin 10. syyskuuta 2026 julkaisemassa haastattelussa Huang totesi: “I think we could grow 70% year over year. We’re confident about that.” Lausunto koski Nvidian omaa kasvuennustetta, ei suoraan vastausta TPU-kilpailuun, mutta se kertoo, että Nvidia ei pidä omaa liiketoimintaansa uhattuna lyhyellä aikavälillä siitä huolimatta, että hyperscaler-asiakkaat rakentavat yhä enemmän omia siruvaihtoehtojaan.
Analyytikot näkevät tilanteen varovaisemmin. Summit Insights Groupin toimitusjohtaja KinNgai Chan totesi Reutersin maaliskuisessa katsauksessa Nvidian kilpailutilanteesta: “Nvidia is definitely going to see more competition compared to a year ago.” Google Cloudin toimitusjohtaja Thomas Kurian puolestaan korosti Goldman Sachsin tilaisuudessa 9. syyskuuta 2026, kuinka suureksi TPU-liiketoiminta on jo kasvanut: Chosun Bizin raportoiman lausunnon mukaan “Google Cloud’s AI accelerator business, namely the Tensor Processing Unit (TPU) business, is more than twice as large as the next biggest hyperscaler.” Jos lausunto pitää paikkansa, Google on jo nyt selvästi suurempi oman tekoälysirunsa myyjä kuin Amazon tai Microsoft.
Wall Street nostaa TPU-ennusteita
Piper Sandlerin analyytikko Thomas Champion kuvasi käännekohtaa suoraan: “In the second quarter of 2026, GOOGL reported sales of external hardware (TPU) for the first time.” Lausunto on peräisin Investing.comin siteeraamasta Piper Sandlerin raportista, jossa yhtiö ennustaa TPU-liiketoiminnalle merkittävää kasvua vuoteen 2028 mennessä. Morgan Stanleyn analyytikko Brian Nowak meni vielä pidemmälle omassa arviossaan. Investor’s Business Dailyn siteeraamana hän kirjoitti, että “We are raising our TPU sale estimates to $27 billion selling at a 30% gross margin.”
Kumpikin arvio perustuu samaan taustatekijään: Google siirtyy vuokraajasta myyjäksi, ja myynti kirjataan eri tavalla kirjanpidossa kuin pilvivuokraustulot. Kun TPU-järjestelmä myydään kertaostona asiakkaan omaan konesaliin, Google saa suuremman osan liikevaihdosta kerralla sen sijaan, että tulo valuisi hitaasti usean vuoden vuokrasopimuksen aikana. Tämä selittää, miksi analyytikot reagoivat nopeasti ylöspäin tarkistetuilla ennusteilla heti, kun Alphabet vahvisti ensimmäiset TPU-järjestelmätoimitukset heinäkuussa.
TPU Ironwood vastaan Nvidian Blackwell ja Rubin: tekninen vertailu
Suorituskykyvertailu riippuu voimakkaasti siitä, mitä mitataan. Nvidian Vera Rubin NVL72 -alustan ensiesiintyminen MLPerf Inference v6.1 -tuloksissa 16. syyskuuta 2026 näytti jopa 2,5-kertaisen DeepSeek-R1-läpäisykyvyn ja jopa 3,7-kertaisen Qwen3-VL-läpäisykyvyn verrattuna edeltäjään GB300:aan. Kyseessä oli kuitenkin ennakkolähetys, ei välttämättä lopullinen kaupallinen kokoonpano, eikä Nvidia julkistanut hintaa tai tarkkaa saatavuusaikataulua testatulle järjestelmälle. MLPerf-tulokset eivät myöskään vertaile suoraan Rubinia ja Ironwoodia samassa testissä, joten rinnastus alla olevassa taulukossa perustuu kummankin valmistajan omiin julkaisemiin spesifikaatioihin.
| Ominaisuus | Google TPU v7 Ironwood | Nvidia B200 (Blackwell) | Nvidia Vera Rubin NVL72 |
|---|---|---|---|
| Muisti per siru | 192 GiB HBM3E | 192 GB HBM3e | Jopa 288 GB HBM4 |
| Kaistanleveys per siru | ~7,37 Tt/s | 8 Tt/s (muistiväylä) | ~19,2 Tt/s |
| Huippulaskenta per siru | 4 614 TFLOPS (FP8) | Ei julkisesti vahvistettu samassa yksikössä | Ei julkisesti vahvistettu samassa yksikössä |
| Siruja per järjestelmä | 9 216 (pod) | 8 GPU:ta per palvelin | 72 GPU:ta per rack (NVL72) |
| Yleinen saatavuus | 22.4.2026 | Maaliskuu 2024 | Tuotantotoimitukset alkoivat elokuussa 2026 |
| Pilvivuokrahinta (syyskuu 2026) | Ei julkista tuntihintaa, myydään myös järjestelminä | 8,01 $/GPU-tunti, +79 % kolmessa kuukaudessa | Ei vielä julkista kaupallista hintaa |
Taulukko tiivistää keskeisen eron: Nvidian GPU:t myydään edelleen pääosin palvelinyksikköinä, joita pilvioperaattorit vuokraavat tunti- tai kuukausihinnalla, kun taas Google tarjoaa nyt saman laitteiston kahdella tavalla, joko vuokrattuna Google Cloudin kautta tai myytynä kokonaisena järjestelmänä asiakkaan omaan konesaliin. Juuri tämä kaksoismalli on se, mikä muutti Alphabetin kirjanpitoa heinäkuussa.
Googlen TPU-liiketoiminnan aikajana 2026
| Ajankohta | Tapahtuma | Luku |
|---|---|---|
| 22.4.2026 | TPU v7 Ironwood saa yleisen saatavuuden | 9 216 sirua/pod, 42,5 eksaflopsia |
| 22.7.2026 | Alphabetin Q2-tuloskutsu: ensimmäiset TPU-järjestelmätoimitukset asiakkaille | Google Cloud +82 % → 24,8 Mrd. $ |
| Heinäkuu 2026 | Pilvitilauskanta kasvaa ennätykseen | 513,9 Mrd. $ |
| Syyskuun alku 2026 | Broadcomin Hock Tan vahvistaa Anthropicin TPU-kapasiteetin | ~1 GW 2026, 5 GW 2027 |
| 9.9.2026 | Google Korea tapaa Etelä-Korean tekoälystrategiakomitean | Ei julkista sirumäärää |
| 22.9.2026 | Seoul Economic Daily julkaisee uutisen tapaamisesta | – |
| Syyskuu 2026 | Morgan Stanley nostaa TPU-myyntiennustetta | 27 Mrd. $, 30 % bruttokate |
Historiallinen tausta: TPU:n matka sisäisestä työkalusta myytäväksi tuotteeksi
Google kehitti ensimmäisen TPU-sirunsa alun perin vuonna 2015 täysin sisäiseen käyttöön, ja sen ainoa tehtävä oli kiihdyttää Googlen omien tuotteiden, kuten haun ja kuvantunnistuksen, koneoppimislaskentaa. Yhtiö ei myynyt sirua kenellekään eikä edes puhunut siitä julkisesti ennen kuin projekti oli jo tuotannossa. Myöhemmät sukupolvet avattiin vähitellen Google Cloudin asiakkaille vuokrattaviksi, mutta aina etäkäyttönä yhtiön omista konesaleista käsin.
Siirtymä kokonaisten järjestelmien myyntiin asiakkaan omaan konesaliin on siis kymmenen vuoden strategisen muutoksen päätepiste, ei äkillinen käänne. Samalla se tuo Googlen samalle pelikentälle, jolla Nvidia on hallinnut lähes yksin vuosikymmenen ajan. Ero verrattuna esimerkiksi AMD:n Epyc Venice -prosessoreihin tai Alibaban Zhenwu-siruihin on se, että Googlella on jo valmiina maailmanlaajuinen pilvi-infrastruktuuri, ohjelmistokehys ja suuret ankkuriasiakkaat kuten Anthropic, jotka voivat validoida tuotteen uskottavuuden heti alusta.
Broadcomin rooli TPU-valmistuksessa
Google ei valmista TPU-sirujaan itse, vaan suunnittelee ne yhteistyössä Broadcomin kanssa, joka vastaa osasta valmistusprosessia ja verkkoteknologiaa. Broadcomin toimitusjohtaja Hock Tan on puhunut yhä avoimemmin TPU-liiketoiminnan merkityksestä omalle yhtiölleen, ja Anthropicin gigawattiluokan kapasiteettisitoumukset näkyvät suoraan Broadcomin omissa tuloskutsuissa. Haetuista lähteistä ei löydy vahvistettua dollarimäärää Broadcomin vuoden 2026 TPU-valmistustuloille, mutta kapasiteettilukujen kasvu viittaa siihen, että kumppanuus on muuttunut sivuliiketoiminnasta yhdeksi Broadcomin merkittävimmistä kasvualueista.
Tämä asetelma eroaa Nvidiasta, joka suunnittelee ja valmistuttaa GPU:nsa TSMC:llä mutta myy ja markkinoi ne itse suoraan loppuasiakkaille. Googlen malli on lähempänä perinteistä piirivalmistuksen työnjakoa, jossa suunnittelu, valmistus ja myynti on hajautettu useammalle yhtiölle. Se tekee Googlesta riippuvaisemman kumppaneistaan, mutta antaa myös joustavuutta skaalata tuotantoa nopeasti kysynnän mukaan, kuten Anthropicin tilaukset osoittavat.
Markkinavaikutus: mitä tämä tarkoittaa pilvimarkkinoille
Googlen siirtymä vuokraajasta myyjäksi muuttaa kilpailuasetelmaa koko pilvi- ja tekoälyinfrastruktuurimarkkinalla. Kun yritys tai valtio voi ostaa TPU-järjestelmän suoraan omaan konesaliinsa, se vähentää riippuvuutta mistä tahansa yksittäisestä pilvitoimittajasta ja antaa ostajalle enemmän neuvotteluvoimaa. Tämä on erityisen houkuttelevaa valtioille ja suurille yrityksille, jotka haluavat pitää dataansa ja laskentaansa oman valvontansa alla, kuten Etelä-Korean tapauksessa näkyy.
Samaan aikaan Nvidian pilvivuokrahinnat ovat nousseet jyrkästi: B200-sirun tuntivuokra oli syyskuun lopussa 2026 noin 8,01 dollaria, mikä on 79 prosenttia enemmän kuin kolme kuukautta aiemmin, ja 21 prosenttia kalliimpi kuin edeltäjä H100. Hintapaine syntyy ensisijaisesti muistipulasta ja kysynnän ylikuumenemisesta, ei suoraan Googlen kilpailusta, mutta se avaa markkinaraon vaihtoehtoisille toimittajille juuri silloin, kun Google tarjoaa oman sirunsa ensimmäistä kertaa suoramyyntinä.
Kilpailijoiden vastaveto: Trainium, Maia ja muut omat sirut
Google ei ole ainoa hyperscaler, joka on rakentanut oman tekoälysirun vähentääkseen riippuvuutta Nvidiasta. Amazon on kehittänyt Trainium-sirujaan AWS:lle, ja Microsoft on rakentanut Maia-sirujaan Azuren tarpeisiin. Keskeinen ero on siinä, että Google on nyt ensimmäisenä avannut oman sirunsa myös kolmansien osapuolien ostettavaksi omaan konesaliin asti, kun taas Amazonin ja Microsoftin vastaavat sirut ovat toistaiseksi pääosin sidottuina kunkin yhtiön omaan pilvipalveluun. Jos Googlen malli osoittautuu kaupallisesti onnistuneeksi, on todennäköistä, että sekä Amazon että Microsoft harkitsevat vastaavaa avaamista lähivuosina.
Ero näkyy myös siinä, miten kukin yhtiö puhuu omasta sirustrategiastaan julkisuudessa. Google on rakentanut TPU-tuotemerkkiä avoimesti jo vuosia, julkaissut tekniset spesifikaatiot ja sallinut ulkopuolisten tutkijoiden vertailla suorituskykyä. Amazon ja Microsoft ovat olleet huomattavasti vaiteliaampia Trainiumin ja Maian tarkoista yksityiskohdista, mikä on tehnyt niiden siruista vaikeampia arvioida suoraan Nvidiaa tai Googlea vastaan. Tämä läpinäkyvyysero saattaa osaltaan selittää, miksi Google pystyi liikkumaan ensimmäisenä kohti ulkoista myyntiä: ostajan on helpompi luottaa tuotteeseen, jonka suorituskyvystä on jo vuosien julkinen jälki.
Ohjelmistoekosysteemi: miksi CUDA on yhä Nvidian vahvin ase
Rautapuolen spesifikaatiot kertovat vain osan tarinasta. Nvidian todellinen etu ei ole pelkästään transistorimäärä tai muistikaista, vaan kymmenen vuoden aikana rakennettu CUDA-ohjelmistokehys, johon suurin osa koneoppimiskirjastoista, mukaan lukien PyTorch ja TensorFlow, on optimoitu ensisijaisesti. Google on puolestaan kehittänyt oman JAX- ja XLA-pohjaisen pinonsa TPU:ille, ja se toimii hyvin Googlen omissa malleissa sekä kumppaneiden, kuten Anthropicin, työkuormissa. Ongelma on laajemmassa kehittäjäkunnassa: suuri osa maailman koneoppimisinsinööreistä kirjoittaa koodia, joka olettaa CUDA-yhteensopivan GPU:n, eikä TPU-siirtymä ole koskaan täysin kitkaton.
Tämä selittää, miksi Google markkinoi TPU-järjestelmiään ensisijaisesti suurille, teknisesti kyvykkäille asiakkaille kuten Anthropicille ja kansallisille tutkimuslaitoksille, jotka pystyvät sijoittamaan omaan insinöörityöhön sopeuttaakseen mallinsa TPU-arkkitehtuurille. Pienemmälle yritykselle tai startupille kynnys on edelleen korkeampi kuin Nvidia-pohjaisen palvelimen vuokraaminen valmiiksi tutusta pilvestä. Juuri tästä syystä ensimmäiset ulkoiset TPU-kaupat ovat kohdistuneet gigawattiluokan toimijoihin eikä keskisuuriin ohjelmistotaloihin.
Mitä tämä tarkoittaa Pohjoismaille ja Suomelle
Pohjoismaissa keskustelu tekoälyinfrastruktuurin omistajuudesta ja sijainnista on kiihtynyt samaan aikaan, kun Nvidia on laajentanut läsnäoloaan alueella merkittävillä investoinneilla. Jos Google alkaa tarjota vastaavaa suoramyyntimallia myös Euroopassa, se antaisi suomalaisille ja pohjoismaisille toimijoille, kuten tutkimuslaitoksille ja julkishallinnolle, uuden vaihtoehdon, jossa laskentakapasiteetti voitaisiin sijoittaa kotimaiseen konesaliin ilman jatkuvaa riippuvuutta yhdysvaltalaisesta pilvivuokrauksesta. Haetuista lähteistä ei löydy vahvistettua tietoa siitä, että Google olisi jo käynyt vastaavia keskusteluja pohjoismaisten hallitusten kanssa, mutta Etelä-Korean tapaus toimii todennäköisenä mallina sille, miten keskustelu voisi edetä myös täällä.
Suvereenin tekoälyn teema on noussut esiin myös aiemmissa pohjoismaisissa hankkeissa, kuten CoWoS-pakkausteknologian pullonkauloissa, jotka ovat hidastaneet koko alan sirutoimituksia. Tuotannon pullonkaulat koskevat sekä Nvidiaa että Googlen Broadcom-kumppanuutta, joten kummankaan valmistajan toimitusajat eivät ole täysin immuuneja globaalille komponenttipulalle.
Ennusteet: mitä seuraavaksi
- TPU-myyntitulot kiihtyvät vuonna 2027. Alphabet on itse sanonut, että suurin osa jo solmituista TPU-järjestelmäsopimuksista kirjataan tuloksi vasta ensi vuonna, joten todellinen vaikutus Googlen tulokseen näkyy täysimittaisesti aikaisintaan 2027.
- Useampi valtio seuraa Etelä-Korean esimerkkiä. Jos Googlen neuvottelut Etelä-Korean kanssa johtavat konkreettiseen sopimukseen, on todennäköistä, että muut kansalliset tekoälyohjelmat avaavat vastaavia keskusteluja sekä Googlen että Nvidian kanssa kilpailutustarkoituksessa.
- Amazon ja Microsoft joutuvat harkitsemaan omien siruiensa avaamista. Trainium- ja Maia-sirujen pitäminen vain sisäisessä käytössä käy yhä vaikeammaksi perustella, jos Google onnistuu osoittamaan, että ulkopuolinen myynti on kannattavaa liiketoimintaa.
- Nvidia puolustaa asemaansa hinnoittelulla ja saatavuudella, ei hintojen laskulla. Jensen Huangin oma kasvuennuste, 70 prosenttia vuositasolla, viittaa siihen, että yhtiö ei aio kilpailla halvemmalla hinnalla lähiaikoina, vaan luottaa kysynnän jatkuvan tarjontaa suurempana.
- Analyytikoiden TPU-ennusteet jatkavat nousuaan. Morgan Stanleyn 27 miljardin dollarin arvio voi osoittautua yhä konservatiiviseksi, jos lisää Anthropicin kaltaisia gigawattiluokan sopimuksia vahvistuu seuraavien tuloskausien aikana.
Usein kysytyt kysymykset
Mikä muuttui Googlen TPU-liiketoiminnassa vuonna 2026?
Google alkoi toisella vuosineljänneksellä 2026 myydä kokonaisia TPU-järjestelmiä suoraan asiakkaiden omiin konesaleihin sen sijaan, että siruja olisi tarjottu pelkästään vuokralle Google Cloudin kautta. Alphabet vahvisti muutoksen 22. heinäkuuta 2026 julkaistussa tuloskutsussaan.
Onko Google tehnyt virallisen sopimuksen Etelä-Korean kanssa?
Ei. Seoul Economic Daily raportoi 22. syyskuuta 2026 vasta käydyistä neuvotteluista Google Korean ja Etelä-Korean tekoälystrategiakomitean välillä. Julkisesti saatavilla olevista lähteistä ei löydy allekirjoitettua sopimusta, sirumäärää tai euromäärää.
Kuinka paljon TPU-siruja Anthropic on tilannut?
Raporttien mukaan Anthropic on sitoutunut jopa miljoonaan TPU-siruun ja noin 3,5 gigawattiin laskentakapasiteettia vuodelle 2027, minkä lisäksi Broadcomin toimitusjohtaja on vahvistanut noin yhden gigawatin kapasiteetin käyttöönoton jo vuonna 2026.
Mitä TPU v7 Ironwood tarkoittaa käytännössä?
Ironwood on Googlen seitsemäs TPU-sukupolvi, joka sai yleisen saatavuuden huhtikuussa 2026. Yksi laskentayksikkö eli pod yhdistää jopa 9 216 sirua, ja järjestelmä on optimoitu erityisesti valmiiden tekoälymallien päättelykäyttöön koulutuksen sijaan.
Onko Googlen TPU nopeampi kuin Nvidian uusin siru?
Suoraa, riippumatonta vertailua samassa testissä ei ole julkaistu. Nvidian Vera Rubin NVL72 näytti MLPerf Inference v6.1 -tuloksissa jopa 3,7-kertaisen suorituskyvyn edeltäjäänsä GB300 verrattuna, mutta kyseessä oli ennakkolähetys eikä sitä verrattu suoraan Ironwoodiin.
Miksi Nvidian pilvivuokrahinnat ovat nousseet samaan aikaan?
B200-sirun tuntivuokra nousi syyskuun loppuun 2026 mennessä noin 8,01 dollariin, 79 prosenttia kolmessa kuukaudessa. Nousu johtuu ensisijaisesti muistikomponenttien pulasta ja kysynnän ylittäessä tarjonnan, ei suoraan Googlen kilpailusta TPU-markkinalla.
Vaikuttaako tämä pohjoismaisiin tai suomalaisiin konesaliostoihin?
Suoraa vahvistusta Google-neuvotteluista Pohjoismaiden kanssa ei ole julkisesti saatavilla, mutta Etelä-Korean malli, jossa TPU-siruja tarjotaan asennettavaksi asiakkaan omaan konesaliin, voi toimia esimerkkinä siitä, millaisia vaihtoehtoja myös pohjoismaiset tutkimuslaitokset ja julkishallinto saattavat jatkossa saada Nvidia-riippuvuuden rinnalle.
Myykö Google TPU-sirunsa myös yksittäisille yrityksille, vai vain valtioille?
Tähän mennessä julkisesti vahvistetut suurasiakkaat, kuten Anthropic ja raportoidusti Meta, ovat suuria tekoälylaboratorioita ja teknologiayhtiöitä. Etelä-Korean keskusteluissa puhuttiin myös yliopistoista ja tutkimuslaitoksista, mikä viittaa siihen, että malli ei rajoitu vain valtiollisiin ostajiin.
