Googles Vorherrschaft im Bereich der künstlichen Intelligenz: TPUs sichern weltweit größte Rechenleistung

In der schnelllebigen Welt der künstlichen Intelligenz (KI) ist Rechenleistung das A und O. Je mehr Rechenleistung zur Verfügung steht, desto größere und komplexere KI-Modelle können trainiert und eingesetzt werden. In diesem Wettlauf um die Vorherrschaft hat Google laut einer aktuellen Studie einen bedeutenden Vorsprung erlangt.

Googles Geheimwaffe: Tensor Processing Units (TPUs)

Der Schlüssel zu Googles Dominanz liegt in seinen speziell entwickelten Tensor Processing Units (TPUs). Diese maßgeschneiderten KI-Beschleuniger sind für das Training und die Ausführung großer KI-Modelle optimiert und bieten eine Leistung, die laut der Forschungsfirma Epoch AI mindestens 600.000 Nvidia H100-Grafikprozessoren entspricht. "Angesichts dieser großen TPU-Flotte, kombiniert mit ihren NVIDIA-GPUs, verfügt Google wahrscheinlich über die größte KI-Rechenkapazität aller Unternehmen", so die Forscher von Epoch AI.

Nvidia bleibt Marktführer bei KI-Chips

Obwohl Google bei der Gesamtkapazität führend ist, bleibt Nvidia der dominante Akteur im Bereich der KI-Chipverkäufe. Seit Anfang 2022 hat Nvidia KI-Chips mit einer Rechenleistung verkauft, die etwa 3 Millionen H100-GPUs entspricht. Die meisten davon gingen an vier große Cloud-Anbieter, wobei Microsoft der größte Kunde war. Zu den weiteren Käufern gehören Cloud-Unternehmen wie Oracle und CoreWeave, KI-Firmen wie xAI und Tesla, chinesische Technologieunternehmen und Regierungen, die eine nationale KI-Infrastruktur aufbauen.

Der Einfluss der Rechenleistung auf die Zukunft der KI

Die Verteilung der KI-Rechenleistung hat erhebliche Auswirkungen auf die zukünftige Entwicklung und Anwendung von KI-Modellen. Unternehmen mit größerer Rechenleistung haben einen klaren Vorteil bei der Entwicklung leistungsfähigerer und komplexerer KI-Systeme. Epoch AI weist jedoch darauf hin, dass ihre Schätzungen mit erheblicher Unsicherheit behaftet sind und sich die Landschaft der KI-Chips schnell verändert, da Unternehmen neue Prozessoren entwickeln und die Produktion hochfahren.

Der Wettlauf um KI-Chips

Neben Nvidia und Google entwickeln auch andere Akteure wie AMD, Intel, Huawei, Amazon, Meta, OpenAI und Microsoft ihre eigenen KI-Chips. China ermutigt inländische Unternehmen Berichten zufolge, mehr Chips von chinesischen Anbietern wie Huawei zu kaufen. Der Kampf um die Vorherrschaft im Bereich der KI-Chips wird sich in den kommenden Jahren noch verschärfen. Unternehmen, die in der Lage sind, die leistungsstärksten und effizientesten KI-Chips zu entwickeln und zu produzieren, werden in der Zukunft der KI eine Schlüsselrolle spielen.

Bibliographie

- https://cloud.google.com/tpu - https://www.wired.com/2017/04/building-ai-chip-saved-google-building-dozen-new-data-centers/ - https://www.forbes.com/sites/robtoews/2023/05/07/the-geopolitics-of-ai-chips-will-define-the-future-of-ai/ - https://www.technologyreview.com/2017/05/17/151656/google-reveals-a-powerful-new-ai-chip-and-supercomputer/ - https://siliconangle.com/2024/01/10/google-battles-billion-dollar-patent-lawsuit-tpu-ai-chips/ - https://www.techmonitor.ai/cloud/google-ai-supercomputer-nvidia-h100/ - https://datacentremagazine.com/technology-and-ai/google-axion-processors-a-new-era-of-data-centre-efficiency - https://cloud.google.com/transform/ai-specialized-chips-tpu-history-gen-ai - https://www.hpcwire.com/2023/12/28/google-addresses-the-mysteries-of-its-hypercomputer/ - https://www.wired.com/2017/05/google-rattles-tech-world-new-ai-chip/