Googles KI-Power: Millionen TPUs gegen Nvidias Marktführerschaft

Google scheint durch seine firmeneigenen Tensor Processing Units (TPUs) im Bereich der KI-Rechenleistung an der Spitze zu stehen. Laut einer Analyse von Epoch AI, basierend auf Daten von SemiAnalysis und TechInsights, verfügt Google über Millionen dieser spezialisierten Chips, die eine immense Rechenkapazität bieten. Diese TPUs sollen eine Rechenleistung liefern, die mindestens 600.000 Nvidia H100 GPUs entspricht, was Google die weltweit größte KI-Rechenkapazität unter den Unternehmen verschaffen könnte.

Dennoch dominiert Nvidia weiterhin den KI-Chip-Markt. Seit Anfang 2022 hat Nvidia Chips mit einer Rechenleistung von etwa drei Millionen H100-GPUs verkauft, vor allem an große "Hyperscaler" wie Microsoft. Diese Unternehmen vermieten ihre Kapazitäten an KI-Labore wie OpenAI, aber auch an Unternehmen wie Tesla oder xAI sowie an Regierungen für nationale KI-Initiativen.

Während Google also in der reinen Kapazität führend sein könnte, bleibt Nvidia in der breiten Marktverfügbarkeit und -nachfrage dominant, insbesondere mit seiner neuen Blackwell-Generation, die für die nächsten zwölf Monate bereits ausverkauft ist. Andere Unternehmen wie AMD, Intel, Huawei und auch Cloud-Anbieter wie Amazon und Microsoft entwickeln ebenfalls eigene KI-Chips, was den Wettbewerb um die KI-Rechenleistung in den kommenden Jahren intensivieren dürfte.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Google durch die eigene Hardware in der Lage ist, enorme Rechenressourcen für KI zu mobilisieren, während Nvidia den breiteren Markt bedient und weiterhin einen großen Einfluss auf die KI-Landschaft ausübt.

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