Сприяючи Google у досягненні 4 трильйонів за рахунок TPU, як проявити себе у сфері блокчейну?

Автор: Eli5DeFi

Уклав: Tim, PANews

Редакційна примітка PANews: 25 листопада ринкова капіталізація Google досягла історичного максимуму — $3,96 трильйона, і до зростання ціни акцій, окрім нещодавно анонсованого найпотужнішого AI Gemini 3, долучився й власноруч розроблений чип TPU. Окрім AI-сфери, TPU проявить себе і в блокчейні.

Сучасний наратив апаратного забезпечення обчислень визначається здебільшого становленням GPU.

Від ігор до глибокого навчання — паралельна архітектура NVIDIA стала галузевим стандартом, а роль CPU поступово відходить на другий план.

Проте з настанням масштабних обмежень AI-моделей і ускладненням криптографічних застосувань у блокчейні на арену виходить новий конкурент — тензорний процесор (TPU).

Попри те, що TPU часто розглядається лише у рамках AI-стратегії Google, його архітектура дивовижно підходить для вирішення ключових завдань постквантової криптографії — наступного важливого етапу розвитку блокчейну.

У цьому матеріалі, аналізуючи еволюцію апаратного забезпечення і порівнюючи архітектурні особливості, пояснюється, чому для побудови децентралізованих мереж, стійких до квантових атак, саме TPU (а не GPU) краще відповідає вимогам постквантової криптографії щодо інтенсивних математичних обчислень.

Еволюція апаратного забезпечення: від послідовної обробки до пульсуючої архітектури

Щоб зрозуміти важливість TPU, спочатку потрібно розібратися з проблемою, яку він вирішує.

• Центральний процесор (CPU): універсальний “гравець”, добре підходить для послідовної обробки й логічних відгалужень, але обмежений при виконанні великої кількості математичних операцій одночасно.
• Графічний процесор (GPU): фахівець з паралельної обробки, створений для рендерингу пікселів, через що ідеально виконує масові однотипні завдання (SIMD: одна інструкція — багато даних). Саме ця особливість зробила GPU основою вибухового старту AI.
• Тензорний процесор (TPU): спеціалізований чип, розроблений Google для обчислювальних задач нейронних мереж.

Переваги пульсуючої архітектури

Головна різниця між GPU та TPU — у способі обробки даних.

GPU потребує багаторазового звернення до пам’яті (регістри, кеш) для обчислень, а TPU використовує пульсуючу архітектуру. Вона працює наче серце: дані ритмічно “пульсують” крізь сітку масштабованих обчислювальних блоків.

https://www.ainewshub.org/post/ai-inference-costs-tpu-vs-gpu-2025

Результат обчислення відразу передається наступному обчислювальному блоку без запису назад у пам’ять. Це суттєво знижує так званий “фоновський бутильнечний ефект” (затримки через перенесення даних між пам’яттю й процесором), і, відповідно, кратно збільшує пропускну здатність при виконанні певних математичних операцій.

Ключ до постквантової криптографії: чому блокчейну потрібен TPU?

Найважливіше застосування TPU у сфері блокчейну — це не майнінг, а криптографічна безпека.

Сучасні блокчейн-системи спираються на криптографію еліптичних кривих чи RSA, які мають критичну вразливість до алгоритму Шора. Це означає, що з появою достатньо потужного квантового комп’ютера зловмисник зможе вирахувати приватний ключ за відкритим, отримавши доступ до всіх активів на Bitcoin чи Ethereum.

Вихід — у постквантовій криптографії. Сучасні PQC-стандарти (наприклад, Kyber, Dilithium) побудовані на ґратковій криптографії (Lattice cryptography).

Математична відповідність TPU

Тут і проявляється перевага TPU над GPU. Ґраткова криптографія ґрунтується на інтенсивних операціях з великими матрицями та векторами, зокрема:

• Множення матриці на вектор: As+e (де A — матриця, s та e — вектори).
• Многочленні операції: кільцеві алгебраїчні дії, зазвичай реалізовані через числове перетворення (NTT).

Звичайний GPU сприймає ці обчислення як загальнозадачну паралельну обробку, а TPU має апаратно закріплені матричні блоки для прискорення саме таких задач. Математична структура ґраткової криптографії майже ідеально “накладається” на фізичну топологію пульсуючого масиву TPU.

Технічне протистояння TPU та GPU

Попри те, що GPU залишаєтся універсальним лідером галузі, для конкретних математично-інтенсивних задач TPU має беззаперечну перевагу.

Висновок: GPU виграє завдяки універсальності та розвинутій екосистемі, а TPU — за рахунок ефективності у лінійній алгебрі, що і є основою AI і сучасної криптографії.

Розширення наративу TPU: доказ із нульовим розголошенням і децентралізований AI

Окрім постквантової криптографії, TPU має потенціал у ще двох стратегічних напрямах Web3.

Доказ із нульовим розголошенням

ZK-Rollups (Starknet, zkSync) — масштабуючі рішення Ethereum, для генерації доказів у яких потрібно виконати величезний обсяг обчислень, зокрема:

• Швидке перетворення Фур’є (FFT): для конвертації форм представлення даних.
• Множення на багато скалярів: для поєднання точок на еліптичних кривих.
• FRI-протокол: система криптографічних доказів для многочленів.

Ці операції — це не ASIC-оптимізовані хешування, а саме многочленна математика. Порівняно з універсальним CPU, TPU значно прискорює FFT і обчислення поліночленних зобов’язань; а передбачуваність потоків даних у таких алгоритмах дозволяє TPU працювати ще ефективніше, ніж GPU.

З розквітом децентралізованих AI-мереж (наприклад, Bittensor), вузли мережі повинні виконувати AI-інференс. Фактично, це масове множення матриць.

Порівняно з GPU-кластерами, TPU дозволяє децентралізованим вузлам обробляти AI-запити з меншими енергозатратами, підвищуючи економічну доцільність децентралізованого AI.

Екосистема TPU

Незважаючи на те, що більшість проектів поки покладаються на GPU через поширеність CUDA, у наступних сферах TPU має значний потенціал інтеграції, особливо в контексті постквантової криптографії і доказів з нульовим розголошенням.

Докази з нульовим розголошенням та масштабування

Чому саме TPU? Генерація ZK-доказів вимагає масштабної паралельної обробки многочленних операцій, і за певної архітектури TPU значно ефективніший за універсальний GPU.

• Starknet (другий рівень масштабування): STARK-докази сильно залежать від швидкого перетворення Фур’є та Reed-Solomon (інтерактивні докази), ці обчислення ідеально підходять під логіку TPU.
• zksync (другий рівень масштабування): Airbender-прверка потребує масштабних FFT і многочленних обчислень — це основний “вузький” момент, який TPU і розв’язує.
• Scroll (другий рівень масштабування): використовує Halo2 і Plonk, де основні обчислення (KZG-зобов’язання, множення на багато скалярів) ідеально лягають на пульсуючу архітектуру TPU.
• Aleo (приватний блокчейн): фокусується на генерації zk-SNARK-доказів, що базуються на многочленній математиці, котра чудово масштабована на TPU.
• Mina (легкий блокчейн): використовує рекурсивні SNARKs, механізм яких потребує багаторазового виконання многочленних операцій — тут продуктивність TPU дуже помітна.
• Zcash (приватна криптовалюта): класична система Groth16 базується на многочленах. Попри ранню технологію, високопродуктивне “залізо” суттєво підвищує її ефективність.
• Filecoin (DePIN, зберігання): механізм доказу реплікації використовує zk-докази та кодування многочленів для перевірки збереження даних.

Децентралізований AI та агентні обчислення

Чому TPU? Це його нативна сфера — прискорення нейромережевих ML-задач.

• Bittensor: основна архітектура — децентралізований AI-інференс, що ідеально збігається з тензорними обчисленнями TPU.
• Fetch (AI-агенти): автономні AI-агенти приймають рішення на основі постійного інференсу нейромереж, а TPU забезпечує мінімальну затримку.
• Singularity (AI-сервіс-платформа): як маркетплейс AI-послуг, інтеграція TPU дозволяє значно пришвидшити й здешевити виконання моделей.
• NEAR (блокчейн, AI-стратегія): трансформація у напрямку AI на ланцюгу та довіреного виконання агентів спирається на тензорні обчислення, для яких TPU критично необхідний.

Постквантові криптографічні мережі

Чому TPU? Основні обчислення PQC часто містять задачу найкоротшого вектора у ґратках (SVP), що вимагає масових операцій над матрицями та векторами — архітектурно надзвичайно схоже на AI-навантаження.

• Algorand (блокчейн): використовує квантово-безпечні хеші й векторні обчислення, що добре підходять під паралельну математику TPU.
• QAN (антиквантовий блокчейн): застосовує ґраткову криптографію, де основні операції з многочленами та векторами ідеально оптимізуються під TPU.
• Nexus (обчислювальна платформа, ZkVM): підготовка до антиквантових обчислень включає многочленні та lattice-алгоритми, які чудово відображаються на архітектурі TPU.
• Cellframe (антиквантовий блокчейн): використовує ґраткову криптографію та хешування з тензорними операціями, що робить TPU ідеальним прискорювачем.
• Abelian (приватна монета): фокусується на обчисленнях lattice постквантової криптографії. Як і QAN, архітектура максимально використовує високу пропускну здатність TPU.
• Quantus (блокчейн): постквантові підписи вимагають масових векторних операцій, і TPU тут значно ефективніший за стандартний CPU.
• Pauli (обчислювальна платформа): квантово-безпечні обчислення містять масові матричні операції, а це — основна сила TPU.

Вузькі місця розвитку: чому TPU ще не став масовим?

Якщо TPU настільки ефективний у PQC і ZKP, чому ринок усе ще “полює” за H100?

• Бар’єр CUDA: бібліотека NVIDIA CUDA — галузевий стандарт, більшість інженерів-криптографів програмують саме під CUDA. Перенесення коду на TPU (JAX, XLA) вимагає високої кваліфікації та чималих ресурсів.
• Доступність у хмарі: топові TPU майже повністю монополізовані Google Cloud. Залежність децентралізованих мереж від одного централізованого провайдера створює ризики цензури й єдиної точки відмови.
• Жорсткість архітектури: якщо криптоалгоритм потребує навіть незначної зміни (наприклад, логічної розгалуженості), продуктивність TPU різко падає. GPU ж значно краще справляється з нерегулярною логікою.
• Обмеження у хеш-обчисленнях: TPU не підходить для майнінгу біткоїна. SHA-256 — це побітові операції, а не матричні, і TPU тут безсилий.

Висновок: майбутнє — у багаторівневій архітектурі

Майбутнє апаратного забезпечення Web3 — це не боротьба за “переможця”, а еволюція до багаторівневої архітектури.

GPU залишиться основною силою для універсальних обчислень, рендерингу графіки й складної розгалуженої логіки.

TPU (та подібні ASIC-прискорювачі) поступово стануть стандартом “математичного шару” Web3 — для генерації zk-доказів і перевірки PQC-підписів.

З міграцією блокчейну до постквантових стандартів, масові матричні обчислення для підпису і верифікації зроблять пульсуючу архітектуру TPU не опцією, а необхідною основою для створення масштабованих квантово-безпечних децентралізованих мереж.