Zusammenfassung:
Nach Angaben von mit der Angelegenheit vertrauten Personen plant OpenAI den Kauf von KI-Chips von Alphabets Google. Dies ist der jüngste Schritt im umfangreichen Plan des ChatGPT-Entwicklers, seine KI-Infrastruktur zu erweitern. Die endgültigen Konditionen eines Deals seien noch nicht bekannt, sagte die Person. Sowohl OpenAI als auch Google lehnten eine Stellungnahme ab.
Googles Tensor Processing Unit (TPU) erfreut sich als Alternative zu Nvidias marktführenden KI-Chips wachsender Beliebtheit, da Unternehmen nach günstigeren Chips suchen, die für den Betrieb von Modellen der künstlichen Intelligenz geeignet sind. Google hat dieses Jahr damit begonnen, TPU direkt an einige Kunden zu verkaufen.
Dieser Schritt spiegelt auch die vielschichtige strategische Absicht von OpenAI wider, seine KI-Rechenleistung dringend zu verbessern.
Das Unternehmen hat bereits angekündigt, dass es plant, noch in diesem Jahr mit der Verwendung selbst entwickelter Chips zu beginnen, um den Betrieb seiner KI-Modelle zu unterstützen. Damit hat es sich dieser von vielen Unternehmen gestarteten „Welle selbst entwickelter Chips“ angeschlossen und gemeinsam Nvidias Dominanz im Bereich der Rechenleistung herausgefordert.
Es ist erwähnenswert, dass der von OpenAI und Broadcom entwickelte interne Chip Jalapeno mit Unterstützung leitender Google-Mitarbeiter entwickelt wurde. Richard Ho, der das interne Chip-Team von OpenAI leitet, war zuvor an der Forschung und Entwicklung von Google TPU beteiligt.
Google begann vor mehr als zehn Jahren mit der Entwicklung seiner TPU. Ursprünglich wurden diese TPUs verwendet, um die Websuchmaschine des Unternehmens zu beschleunigen und die Effizienz zu verbessern. Diese Chips erwiesen sich jedoch schnell als wertvoll bei der Bewältigung von KI-Aufgaben und haben sich in den letzten Jahren als Alternative zu Nvidias GPUs herausgestellt.
Nvidias Computer-Hegemonie steht vor neuen Herausforderungen
Der Kaufplan wird die Beziehung zwischen OpenAI und Google von Alphabet vertiefen – obwohl die beiden Unternehmen in den Bereichen Produkte für künstliche Intelligenz und Suche in direktem Wettbewerb stehen.
OpenAI und Nvidia pflegen seit langem eine enge Beziehung. Vom Training des GPT-Modells der ersten Generation bis zur weltweiten Popularität von ChatGPT basieren fast alle Kernmodellentwicklungen von OpenAI auf Zehntausenden von NVIDIA-GPU-Clustern. Huang Renxun lieferte persönlich den weltweit ersten DGX-KI-Supercomputer an OpenAI, und die Popularität von OpenAI brachte Nvidia direkt an die Spitze des Weltmarktwerts.
Im August dieses Jahres sagte Nvidia-CEO Huang Renxun, dass OpenAI sich zum groß angelegten Einsatz der Nvidia-KI-Infrastruktur bis 2030 verpflichtet habe. Der bestehende und geplante Einsatzumfang beträgt etwa 12 GW, mit der Möglichkeit einer Erweiterung auf etwa 16 GW.
Dies hat OpenAI jedoch nicht davon abgehalten, seine Lieferkette zu diversifizieren. Angesichts der immer höheren Inferenzkosten, der enormen Rechenleistungslücke von Millionen von Chips sowie der Verhandlungsnachteile und Lieferunterbrechungsrisiken, die durch eine übermäßige Abhängigkeit von einem einzigen Lieferanten entstehen, ist OpenAI offensichtlich nicht bereit, seinen gesamten Reichtum und sein gesamtes Leben an Nvidia zu binden.
Kein Zufall. Oracle gab am Dienstag außerdem bekannt, dass es Kunden erstmals Rechenleistung auf Basis des Google TPU-Chips von Alphabet auf seiner Cloud-Plattform zur Verfügung stellen wird.
Zu diesem Layout sagte Mahesh Thiagarajan, Präsident von Oracle Cloud Infrastructure, in einer Erklärung, dass unterschiedliche KI-Workloads unterschiedliche Anforderungen an die Rechenleistung haben. Diese Wahl ermöglicht es Kunden, für jede KI-Workload flexibel die am besten geeignete Infrastruktur in Bezug auf Leistung, Durchsatz und Wirtschaftlichkeit auszuwählen.
Google-Manager Amin Vahdat sagte in einer Erklärung zur Ankündigung des Deals mit Oracle, dass „die nächste Generation der künstlichen Intelligenz vielfältige Rechenleistung erfordern wird.“
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