Alphabet Inc.'s Google soll Berichten zufolge Gespräche mit Marvell Technology führen, um zwei neue Chips zu entwickeln, die darauf ausgelegt sind, zu verbessern, wie KI-Modelle ausgeführt werden.
Zusammenfassung

• Google führt Gespräche mit Marvell, um zwei KI-fokussierte Chips zu entwickeln, darunter eine Memory Processing Unit und ein Next-Generation-TPU, um die Effizienz von Modellen zu verbessern.
• Der Vorstoß ist Teil von Googles Bemühungen, seine TPUs als Alternative zu Nvidia-GPUs zu positionieren, während zugleich Partnerschaften mit Intel und Broadcom ausgebaut werden.
• Die Entwicklung kommt parallel zur Einführung von Gemma 4, während Google seine KI-Modelle und seinen Hardware-Stack angesichts zunehmenden Wettbewerbs im KI-Computing ausrichtet.

Laut einem Bericht der The Information, unter Berufung auf Personen, die mit dem Thema vertraut sind, könnte einer der vorgeschlagenen Chips eine Memory Processing Unit sein, die dafür ausgelegt ist, zusammen mit Googles Tensor Processing Units, oder TPUs, zu arbeiten. Der zweite Chip soll ein neuer TPU sein, der speziell auf das effizientere Ausführen von KI-Workloads zugeschnitten ist.

Der Vorstoß ist Teil von Googles Bemühungen, seine eigenen Chips als Alternative zu den GPUs von Nvidia zu positionieren. Die Einführung von TPUs hat zum Wachstum der Google-Cloud-Umsätze beigetragen, da das Unternehmen zeigen möchte, dass sich seine Ausgaben für KI-Infrastruktur auszahlen.

Der Bericht fügte hinzu, dass Google plant, bis nächstes Jahr das Design des speicherfokussierten Chips abzuschließen, bevor es zur Testproduktion übergeht. Gleichzeitig hat es Partnerschaften mit Chipmachern wie Intel und Broadcom erweitert, um der steigenden Nachfrage nach KI-Infrastruktur gerecht zu werden.

Wachsende Konkurrenz im Bereich KI-Hardware

Während Google seine Entwicklung von KI-Acceleratoren hochfährt, könnte es beginnen, Nvidias langjährige Vormachtstellung im Bereich High-Performance-Computing herauszufordern.

NVIDIA treibt zum Beispiel seine eigene Produktpalette an KI-Inferenz-Chips voran, darunter Designs, die Technologie von Groq integrieren. Der Einstieg eines weiteren großen Wettbewerbers könnte den Wettlauf in der KI-Hardware verschärfen und verändern, wie Unternehmen Rechenleistung für Modelle beziehen.

Investoren dürften auf weitere Klarheit warten, wenn Google am 29. April seine Ergebnisse für das erste Quartal veröffentlicht. Die Gewinnmitteilung soll Hinweise auf Cloud-Performance, Werbetrends und darauf geben, wie aggressiv das Unternehmen plant, in KI und Halbleiter in den kommenden Quartalen zu investieren.

KI-Modell-Fortschritte unterstützen Hardware-Vorstoß

Googles jüngste Chip-Diskussionen kommen, während das Unternehmen seine KI-Modellfähigkeiten weiter ausbaut. Anfang dieses Monats stellte das Unternehmen Gemma 4 vor, eine neue Open-Model-Familie, die für fortgeschrittenes reasoning und agentenartige Workflows entwickelt wurde.

Gemma 4 ist in vier Größen verfügbar und darauf ausgelegt, mehrstufige Logik und strukturiertes Problemlösen effektiver zu bewältigen. Außerdem hat es verbesserte Ergebnisse in Benchmarks geliefert, die mit Mathematik- und Aufgaben zum Befolgen von Anweisungen verknüpft sind.

Die Modelle beinhalten Funktionen wie native function calling, strukturierte JSON-Ausgaben und systemseitige Anweisungen, die es Entwicklern ermöglichen, autonome Systeme zu bauen, die sich mit APIs und externen Tools verbinden können. Sie können auch Code offline generieren und lokale Maschinen in leistungsfähige KI-Coding-Assistenten verwandeln.

Zusammen zeigen die Modell-Updates und die Chip-Entwicklungspläne, wie Google seine Software- und Hardware-Stack aufeinander abstimmt, während der Wettbewerb im KI-Bereich weiter an Intensität gewinnt.