• Google arbeitet mit Meta Platforms zusammen
• Google strebt bessere Kompatibilität seiner KI-Chips mit PyTorch an
• Konkurrenz zwischen KI-Chips: TPUs vs. GPUs

Tensor Processing Unit oder TPUs sind sogenannte KI-Beschleuniger, die auf das Training und die Ausführung von KI-Modellen ausgerichtet sind. Sie werden in verschiedenen Bereichen wie Agenten, Codegenerierung, Medienproduktion und vielem mehr, eingesetzt. Sie kommen auch in KI-Anwendungen von Google wie Gemini, Google Suche, Google Fotos oder Google Maps zum Einsatz.

Meta Platforms als Bedrohung für NVIDIA: Googles TPUs könnten den Markt revolutionieren

Die Partnerschaft zwischen Google und Meta Platforms könnte NVIDIA erheblich unter Druck setzen. Google arbeitet daran, seine Tensor Processing Units (TPUs) besser mit PyTorch zu integrieren, einem der beliebtesten Frameworks für die Entwicklung von KI-Modellen, so Quellen gegenüber Reuters. Sollte diese Initiative erfolgreich sein, könnte sie das Geschäft von NVIDIA, insbesondere im Bereich der Grafikprozessoren (GPUs), gefährden, heißt es weiter.

Google und Meta Platforms bündeln Kräfte

Google verfolgt mit seiner "TorchTPU"-Initiative das Ziel, TPUs besser mit PyTorch kompatibel zu machen, so Reuters. Weiter heißt es, dass PyTorch weltweit von Entwicklern zur Erstellung von KI-Modellen genutzt wird und eng mit der CUDA-Software von NVIDIA verbunden ist, was laut einigen Wall Street-Analysten, eine der Hauptstärken von NVIDIAs Marktstellung darstelle. Doch Google möchte diese Abhängigkeit verringern und bietet TPUs als ernstzunehmende Alternative an, so Reuters weiter. Der Social Media-Riese Meta Platforms, der die Entwicklung von PyTorch unterstützt, ist eines der größten Unternehmen, das auf dieses Framework setzt. Laut mehreren Medienberichten plant Meta Platforms, Milliarden in Googles TPUs zu investieren, um sich von NVIDIAs GPUs zu lösen. Dies könnte zu einer bedeutenden Veränderung im Markt führen.

TPUs als Konkurrenz zu NVIDIAs GPUs

Googles TPUs spielen bereits eine wichtige Rolle im Cloud-Geschäft des Unternehmens und werden unter anderem für Anwendungen wie den Gemini-Chatbot eingesetzt. Der Schlüssel, um Googles TPUs als Alternative zu NVIDIAS GPUs zu etablieren, ist die Verbesserung der Softwarekompatibilität - insbesondere die Integration von PyTorch, so die Quellen weiter. Sollte dies erfolgreich gelingen, könnten TPUs zu einer attraktiven Option für Unternehmen werden, die bislang auf NVIDIAs Hardware angewiesen sind, berichtet Reuters.

Die möglichen finanziellen Auswirkungen für NVIDIA