Согласно отчету SemiAnalysis от 19 октября 2026 года, система Nvidia GB300 FP4 уступает Google TPUv7 по показателю эффективности затрат при выполнении агентных задач логического вывода. Платформа Google демонстрирует производительность на доллар в 1,42–1,67 раза выше, чем решение от Nvidia.
Разрыв в 1,64 раза сохранился даже после того, как Nvidia внесла инженерные правки для улучшения результатов. В тестах Nvidia использовала формат FP4, тогда как Google применяла FP8. Несмотря на использование более легкого формата, предназначенного для повышения пропускной способности, Nvidia не смогла обойти конкурента по экономической эффективности.
Методика тестирования выявила различия в масштабируемости: для достижения показателей Google потребовалось четыре чипа, в то время как Nvidia использовала конфигурацию из 72 графических процессоров. GB300 NVL72 показывает преимущество в задачах с низкой интерактивностью, однако TPUv7 лидирует в сценариях со средней и высокой степенью взаимодействия.
Агентные системы, требующие обработки длинного контекста и многошаговых диалогов, оказались более эффективными на архитектуре Google. Инвесторы ожидают новых результатов от Nvidia, чтобы понять, является ли текущее отставание временной программной недоработкой или структурным преимуществом архитектуры Google в задачах агентного ИИ.
