科技巨頭之間的競爭與合作，有時真的令人難以捉摸。舉例來說，蘋果和 Google 這兩位在手機領域打得火熱的死對頭，近日卻爆出了合作消息。蘋果旗下的 AI 應用 Apple Intelligence，其實是在 Google 所設計的獨家晶片上進行訓練，並非外界普遍認為的 NVIDIA 產品。
根據蘋果於技術論文中的說法，公司旗下的人工智慧應用 Apple Intelligence 所採用的 2 個 AI 模型，事實上是在 Google 所設計的張量處理單元（TPU）上進行預訓練。
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雖然蘋果在多達 47 頁的論文中，並沒有直接提到 Google 的名字，但確實指出自家的 AI 模型是在「雲端 TPU 叢集」上進行訓練；換句話說，蘋果是從某個雲端提供者手上租用伺服器，再對 Apple Intelligence 所使用的人工智慧模型執行運算。
考量到 TPU 目前是 Google 的獨門生意，而且只有 Google 提供了足夠大量的雲端 TPU 資源，所以蘋果與 Google 之間有所合作，算得上是一種合理推論。
Google 勝過 NVIDIA 靠價格優勢
那麼為什麼蘋果選擇使用 Google 的 TPU，而非外界普遍認為運算效率更強的 NVIDIA GPU 設備呢？外媒推測，NVIDIA 雖然在高階 AI 訓練晶片市場佔據主導地位，但他們的 GPU 不僅太過昂貴，而且過去幾年間需求量暴增，這導致蘋果難以採購到訓練 AI 所需要的數量。
舉凡 OpenAI、微軟 、Anthropic 在內，許多公司都在爭搶 NVIDIA GPU 用以自家的 AI 訓練；而包含 Meta、Oracle、特斯拉甚至於 Google 本身，其實都希望透過 NVIDIA GPU 打造出規模化的 AI 服務，避免旗下人工智慧產品運作中斷。
除了數量之外，蘋果選擇 Google TPU 而非 NVIDIA GPU 的另一項理由，莫過於是想要節省成本；根據 Google 網站訂價，如果提前 3 年預約下單 TPU 晶片，那麼企業的每小時使用成本將不到 2 美元；由於雙方同樣身為科技巨頭，蘋果與 Google 之間的商業交易，肯定會出現更具競爭力的採購價格。
儘管如此，Google 目前仍是 NVIDIA 最重要的客戶之一，畢竟 Google 同時採用 NVIDIA 的 GPU 與自家的 TPU，協同訓練和運算人工智慧系統，這種混合式策略也獲得蘋果借鑑；蘋果曾指出 Apple Intelligence 的部分運算任務，預計將會落在蘋果資料中心內部，即自有的 Apple M 系列晶片上。
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