Ironwoodのデビューは、より広範な業界の変化を反映しています。ワークロードは大規模で資本集約的なトレーニングから、コストに敏感で大量の推論タスクへとシフトし、チャットボットからエージェントシステムに至るまであらゆるものを支えています。この移行はAIの経済性を再構築し、Ironwoodのように力任せ訓練ではなく、反応性と効率性を重視したハードウェアを支持しています。
TPUエコシステムは勢いを増していますが、実際の普及は依然として限られています。 韓国の半導体大手であるサムスンとSKハイニックスは、Googleのチップの部品メーカーおよびパッケージングパートナーとしての役割を拡大していると報じられています。 10月、Anthropicは2026年にGoogle Cloudから最大100万個のTPUにアクセスする計画を発表しました(購入ではなく実質的にレンタル)。これにより、次世代のClaudeモデルの訓練と運用が可能になりました。同社は、AmazonのTrainiumカスタムASICやNvidia GPUと並行して、多様化された計算戦略の一環として社内で展開します。
アナリストたちはこの瞬間を「GoogleのAIカムバック」と表現しています。「NvidiaはAI需要を満たせません。GoogleのようなハイパースケーラーやAMDのような半導体企業からの代替手段は、クラウドサービスやローカルAIインフラの面で実現可能です。単に顧客がAIの目標を達成する方法を見つけ、ベンダーロックインを回避しているだけだ」と、半導体研究を専門とするフォレスターの上級アナリスト、アルビン・グエン氏はオブザーバーに語った。