苹果在最近发布的一篇研究论文中披露了其人工智能 (AI) 模型的构建方式，揭示了该公司使用 Google 的云硬件这一决定。这篇论文表明，苹果使用了 2048 个 Google 的 TPUv5p 芯片来构建 AI 模型，以及 8192 个 TPUv4 处理器用于服务器 AI 模型。虽然论文中没有明确提及英伟达，但没有在关于苹果 AI 基础设施的描述中引用英伟达的硬件，这个省略意味着苹果有意选择偏向 Google 的技术。
考虑到英伟达在 AI 处理器市场的主导地位，以及苹果很少公开其开发用途的硬件选择，这一决定值得关注。英伟达的 GPU 因其性能和效率而在 AI 应用中广受欢迎。与单独出售芯片和系统的英伟达不同，Google 通过云服务提供对其 TPU 的访问权限。使用 Google TPU 的客户必须在其生态系统内开发其软件，该生态系统提供集成工具和服务，以简化 AI 模型的开发和部署。
在论文中，苹果的工程师解释了 TPU 如何帮助他们高效地训练大型、复杂的 AI 模型。他们描述了 Google 的 TPU 如何被组织成大型集群，为训练苹果的 AI 模型提供必要的处理能力。苹果已宣布计划在未来两年内投资超过 50 亿美元用于 AI 服务器增强，这将增强其 AI 功能并减少其对外部硬件提供商的依赖。
除了详细介绍其对 Google TPU 的使用外，该论文还探讨了 AI 开发中的伦理问题。苹果强调其对负责任数据实践的坚持，声称其在训练 AI 模型时没有使用任何私人用户数据。该公司依靠公开可用、许可和开源的数据集来进行训练。苹果补充说，其训练数据集包括公开可用的网络数据和许可内容，经过精心策划以保护用户隐私。
分析：
苹果选择使用 Google 的 TPU 而不是英伟达的 GPU，这反映了两个公司在 AI 领域的战略差异。Google 专注于提供全面的云 AI 平台，而英伟达则更倾向于提供硬件芯片，并向开发者开放其生态系统。
苹果选择与 Google 合作的原因可能在于：
- 性能优势： Google 的 TPU 在训练大型 AI 模型方面拥有优势，能够有效地处理海量数据。
- 云服务整合： Google 提供了完整的云服务，包括 TPUs、软件工具和平台，为苹果的 AI 开发提供了便捷的解决方案。
- 成本效益： 与购买和维护自有硬件相比，使用 Google 的云服务能够降低苹果的成本。
此外，苹果注重用户隐私，并强调其 AI 模型的训练数据来自公开可用、许可和开源的数据集，这在 AI 伦理方面树立了正面形象。
结论：
苹果选择使用 Google 的 TPU 来构建其 AI 模型，体现了其对 AI 技术发展的敏锐洞察和务实的选择，也展现了其对用户隐私的重视。这一决定将对苹果的 AI 未来发展产生重要影响，预计未来将看到苹果进一步增强其 AI 能力，并开发更多创新性的 AI 应用。
