Google baut seine Strategie für eigene Chips mit einem Großabkommen mit Marvell aus

Was angekündigt wurde

Marvell und Google haben eine Vereinbarung zur Entwicklung und Lieferung kundenspezifischer Chips für KI-Infrastruktur bekannt gegeben. Im Rahmen der Vereinbarung gewährt Marvell Google einen Optionsschein auf Aktien im Wert von mehreren Milliarden Dollar, ein gängiges Instrument zur Finanzierung langfristiger Halbleiterprojekte.

Die Vereinbarung stärkt Googles Strategie, die Abhängigkeit von Anbietern universell einsetzbarer GPUs durch eigene Chips (wie die TPU-Produktfamilie) zu verringern, die speziell auf die eigenen Workloads für KI-Training und KI-Inferenz zugeschnitten sind.

Was das für Unternehmen bedeutet, die Cloud-Dienste nutzen

Die großen Cloud-Anbieter investieren in eigene Chips, um Kosten, Leistung und die Verfügbarkeit von KI-Kapazitäten zu steuern. Das kann zu wettbewerbsfähigeren Preisen führen, aber auch zu einem Dienstangebot, das zunehmend an die Architektur eines einzigen Anbieters gebunden ist.

Für ein KMU, das diese Dienste nutzt, ist nicht der Chip selbst entscheidend, sondern die Vermeidung einer vollständigen Abhängigkeit seiner Plattform von einer einzigen API oder einem proprietären Format ohne Migrationsmöglichkeit.

Was Sie überprüfen sollten

Bevor Sie sich für eine KI-Plattform in der Cloud entscheiden:

• Ob sich die Workloads bei mehr als einem Anbieter ausführen lassen, ohne den gesamten Code neu zu schreiben.
• Welche Modellformate und Container die einzelnen Anbieter nutzen und ob es sich um offene Standards handelt.
• Wie sich die nutzungsabhängigen Kosten zwischen den Anbietern für denselben Workload-Typ unterscheiden.
• Ob vor dem Eingehen langfristiger Verpflichtungen ein dokumentierter Ausstiegs- oder Migrationsplan vorliegt.

Häufig gestellte Fragen

Betrifft diese Vereinbarung mein Unternehmen, wenn ich Google Cloud nicht nutze?

Nicht direkt, sie spiegelt jedoch einen Branchentrend wider: Die großen Cloud-Anbieter investieren in eigene Chips, was in den kommenden Jahren die Preise und das Angebot an KI-Diensten verändern kann.

Was ist ein kundenspezifischer Chip, wie ihn Google entwickelt?

Es handelt sich um einen Prozessor, der speziell für einen bestimmten Workload-Typ entwickelt wurde, in diesem Fall KI-Training und KI-Inferenz, statt um einen universell einsetzbaren Chip.

Sollte mir die Abhängigkeit von einem einzigen Cloud-Anbieter Sorgen bereiten?

Es lohnt sich, dieses Risiko zu bewerten. Wenn die gesamte KI-Infrastruktur von proprietären Diensten eines einzigen Anbieters abhängt, kann ein späterer Anbieterwechsel aufwendiger und teurer werden.