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Weniger abhängig von Nvidia: OpenAI will KI-Chips von Google kaufen
OpenAI plant, Tensor Processing Units (TPUs) von Google zu beziehen. Die speziell für KI ausgelegten Prozessoren sollen für das Training und den Betrieb von KI-Modellen genutzt werden. Finanzielle Details, die Anzahl der Chips und ein möglicher Lieferzeitplan sind bislang nicht bekannt.
Der spekulierte Kauf von TPUs durch OpenAI würde die Zusammenarbeit beider Unternehmen auf Hardware ausweiten. Denn auch wenn OpenAI und Google bei KI konkurrieren, arbeiten sie auch zusammen. Erst letzte Woche hatte OpenAI angekündigt, seine KI-Modelle künftig auch über Google Cloud anzubieten.
Bislang zählt OpenAI zu den größten Kunden von Nvidia und nutzt vor allem Nvidia-GPUs, um KI-Modelle zu trainieren und auszuführen. Zugleich sucht das Unternehmen aber nach Alternativen, um seinen Bedarf an Hardware überhaupt noch decken zu können und gleichzeitig weniger abhängig von einem einzelnen Hersteller zu sein. Googles TPUs etablieren sich deshalb immer häufiger als Alternative zu Nvidia – auch Google hatte auf die gestiegene Nachfrage nach den eigenen TPUs in den jüngsten Quartalszahlen hingewiesen.
Google hat in diesem Jahr damit begonnen, die selbstentwickelten TPUs direkt an andere Unternehmen zu verkaufen. Unter anderem Anthropic setzt sie bereits ein. Wie viele Prozessoren OpenAI kaufen will und wann sie geliefert werden sollen, ist bislang nicht bekannt.
OpenAI arbeitet aber auch an eigener Hardware, um seine Abhängigkeit zu verringern. Im Juni stellte das Unternehmen den gemeinsam mit Broadcom entwickelten KI-Chip Jalapeno vor. Der Chip soll nicht nur schnell sein, sondern auch sehr effizient. Sein Verbrauch soll bei „nur“ 700 Watt liegen, je nach Anwendungsfall wird so auch Nvidias GB300 geschlagen. OpenAI plant, den Prozessor bis Ende 2026 einzusetzen, große Stückzahlen sollen dann ab nächstes Jahr gefertigt werden.
Die Investitionen in KI-Infrastruktur werden unterdessen immer umfangreicher. Amazon, Microsoft und Alphabet, die Muttergesellschaft von Google, dürften in diesem Jahr zusammen rund 600 Milliarden US-Dollar dafür ausgeben.