• Apple hat beschlossen, die Chips von Google zu verwenden, um zwei wesentliche Bestandteile seiner KI-Softwareinfrastruktur zu entwickeln.
  • Diese Zusammenarbeit unterstreicht den Einsatz der Tensor Processing Units (TPUs) von Google zur Entwicklung von Schlüsselkomponenten der KI, während Apple seine neue KI-Suite auf den Markt bringt.

UNSERE MEINUNG
Die Entscheidung von Apple, die TPUs von Google anstelle der GPUs von Nvidia für das Training von KI-Modellen zu nutzen, markiert eine bedeutende Veränderung in seiner KI-Infrastrukturstrategie, indem es die maßgeschneiderten KI-Chips von Google nutzt. Dieser Schritt unterstreicht das Ziel von Apple, seine Hardware-Abhängigkeit zu diversifizieren und alternative Technologien zu erkunden, angesichts der Marktdominanz von Nvidia.
-Vivienne Xie, Journalistin bei BTW

Was geschah

Laut einem am Montag veröffentlichten Forschungsartikel hatApplebeschlossen, Chips vonGoogleanstelle derer des BranchenführersNvidiazu verwenden, um zwei wesentliche Komponenten seiner KI-Softwareinfrastruktur zu entwickeln. Die Entscheidung, auf die Cloud-Infrastruktur von Google zu setzen, ist angesichts der Dominanz von Nvidia auf dem Markt für KI-Prozessoren bemerkenswert.

Nvidia, bekannt für seine begehrten KI-Prozessoren, kontrolliert etwa 80 % des Marktes, zusammen mit Chips anderer Cloud-Computing-Unternehmen wie Google undAmazon. Trotz der Bedeutung von Nvidia erwähnte Apples Forschungsartikel keine Verwendung von Nvidia-Hardware. Stattdessen betonte er die Abhängigkeit von den Tensor Processing Units (TPUs) von Google.

Zum Training seiner KI-Modelle verwendete Apple zwei Arten von Google-TPUs, die in großen Clustern organisiert waren. Konkret nutzte Apple 2.048 TPUv5p-Chips für das KI-Modell für iPhones und andere Geräte sowie 8.192 TPUv4-Prozessoren für sein Server-KI-Modell. Im Gegensatz zu Nvidia, das sich auf Grafikprozessoren (GPUs) konzentriert, die als eigenständige Produkte verkauft werden, bietet Google Zugang zu TPUs über seine Google Cloud Platform, was von den Kunden verlangt, innerhalb dieser Plattform Software zu entwickeln, um die Chips zu nutzen.

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Warum es wichtig ist

Der Schritt von Apple ist bedeutsam, da er eine Abkehr von den GPUs von Nvidia darstellt, die weit verbreitet für KI-Anwendungen eingesetzt werden. Google passt die TPUs für spezifische KI-Aufgaben an, was sie zu einer praktikablen Alternative für Unternehmen wie Apple macht.

Diese Woche bringt AppleTeile seiner neuen KI-Suite, Apple Intelligence, für Beta-Nutzer. Der Forschungsartikel vom Montag enthüllte erstmals das volle Ausmaß der Abhängigkeit von Apples Hardware von Google, obwohl Reuters bereits im Juniüber die Verwendung von TPU-Chipsberichtet hatte. Sowohl Google als auch Nvidia lehnten eine Stellungnahme ab.

Die Ingenieure von Apple wiesen in dem Artikel darauf hin, dass das Unternehmen mit den Chips von Google noch größere und ausgefeiltere Modelle entwickeln könnte. Diese Ankündigung folgt auf die Vorstellung neuer KI-Funktionen durch Apple auf seiner Entwicklerkonferenz im Juni, einschließlich der Integration der ChatGPT-Technologie von OpenAI in seine Software.

Nach dieser Enthüllung verzeichneten die Apple-Aktien einen leichten Rückgang von 0,1 % und schlossen am Montag bei 218,24 USD.