Nach mehr als zehn Jahren gibt Google’s hauseigene Chips ihm einen heimlichen Vorteil im KI-Wettbewerb

Google hat über ein Jahrzehnt lang leise die Technologie aufgebaut, die ihm jetzt hilft, im KI-Krieg weit über seine tatsächliche Stärke hinauszuschlagen.

Während Nvidia an der Spitze der Nahrungskette steht und seine GPUs an fast jedes große Technologieunternehmen der Welt verkauft, hat Google daran gearbeitet, seine eigenen Waffen zu entwerfen; Chips, die es nie verkaufen wollte, sondern stattdessen nutzt, um alles hinter seiner AI-Stack zu betreiben.

Und jetzt, da die Nachfrage nach Rechenleistung einen Allzeithoch erreicht hat, zeigt dieses hauseigene Silizium endlich seinen Wert.

Am Donnerstag bestätigte Google, dass Ironwood, die neueste Generation seiner Tensor Processing Unit (TPU), in den kommenden Wochen verfügbar sein wird. Es ist der siebte Chip des Unternehmens, der entwickelt wurde, um alles von der Schulung riesiger Modelle bis zum Ausführen von Echtzeit-KI-Agenten und Chatbots zu bewältigen.

Ironwood, so Google, ist über viermal schneller als die letzte TPU. Ein Kunde, Anthropic, plant, bis zu 1 Million davon einzusetzen, um sein Claude-Modell zu betreiben.

Google baut, andere holen auf

Auch wenn Google weiterhin Nvidia-GPUs bevorratet, sitzt es nicht einfach da und verlässt sich auf die Chips anderer. TPUs werden seit über zehn Jahren entwickelt und sind seit 2018 erstmals für Cloud-Kunden verfügbar.

Ursprünglich nur für interne Workloads verwendet, sind sie jetzt ein zentraler Bestandteil von Googles öffentlicher Cloud-KI-Infrastruktur.

Analyst Stacy Rasgon von Bernstein sagte: „Von den ASIC-Playern ist Google der Einzige, der diese Dinge wirklich in großem Umfang eingesetzt hat.“

Im Moment verkauft Google TPUs nicht als physische Hardware. Stattdessen mieten Kunden Zugang über Google Cloud, das zu einem der größten Umsatztreiber des Unternehmens geworden ist.

Im letzten Quartal meldete Alphabet 15,15 Milliarden US-Dollar an Cloud-Umsatz, ein Anstieg von 34 % gegenüber dem Vorjahr. Sundar Pichai, der CEO des Unternehmens, sagte gegenüber Investoren: „Wir sehen eine erhebliche Nachfrage nach unseren KI-Infrastrukturprodukten, einschließlich TPU-basierter und GPU-basierter Lösungen.“

Deals, Satelliten und raumfahrttaugliche Chips

Unter dem wachsenden Druck in der Tech-Branche, Zugang zu Rechenleistung zu erhalten, schließt Google massive Partnerschaften aus. Im letzten Monat erweiterte das Unternehmen seine Partnerschaft mit Anthropic in einem Deal, der Berichten zufolge Milliarden wert ist.

Diese Vereinbarung wird Anthropic Zugang zu mehr als einem Gigawatt KI-Rechenkapazität bis 2026 gewähren.

Google hat bisher 3 Milliarden US-Dollar in Anthropic investiert. Obwohl Amazon weiterhin der Haupt-Cloud-Partner des Unternehmens ist, stellt Google nun die Hauptinfrastruktur für zukünftige Claude-Modelle bereit. Mike Krieger, Chief Product Officer von Anthropic, sagte:

„Es gibt eine solche Nachfrage nach unseren Modellen, dass ich denke, der einzige Weg, wie wir so viel bedienen konnten, wie wir es dieses Jahr konnten, war diese Multi-Chip-Strategie.“

Diese Strategie umfasst TPUs, Trainium und Nvidia-GPUs und ist auf Leistung, Kosten und Backup ausgelegt. Krieger fügte hinzu, dass sein Team frühe Vorbereitungsarbeiten geleistet habe, um sicherzustellen, dass Claude auf allen großen Chip-Typen reibungslos läuft.

„Ich habe gesehen, wie sich diese Investition jetzt auszahlt, da wir in der Lage sind, mit diesen massiven Rechenzentren online zu gehen und Kunden dort abzuholen, wo sie sind“, sagte er.

Two months before the Anthropic deal, Google signed a six-year, $10 billion+ cloud contract with Meta. The company also got a piece of OpenAI’s business as it diversifies away from Microsoft. OpenAI confirmed to Reuters that it’s using Google Cloud but isn’t deploying GPUs there.

Diese Woche enthüllte Google ein neues Projekt namens Suncatcher, das darauf abzielt, solarbetriebene Satelliten mit TPUs in den Orbit zu bringen. Das Ziel ist es, ein System zu bauen, das Solarenergie im Weltraum nutzt, um rechenintensive KI-Aufgaben zu betreiben.

Das Unternehmen sagte, es plane, bis Anfang 2027 zwei Prototypen zu starten und nannte das Experiment eine Möglichkeit, den Druck auf die Ressourcen der Erde zu minimieren und sich auf großflächige Berechnungen im Orbit vorzubereiten.

Geldflüsse, steigende Nachfrage, Nvidia beobachtet

Anat Ashkenazi, CFO von Alphabet, sagte, die Dynamik des Google-Eigentümers komme von der massiven Unternehmensnachfrage nach seinem gesamten KI-Stack, einschließlich sowohl TPUs als auch GPUs.

Alphabet meldet nun, dass es in den ersten neun Monaten von 2025 mehr Cloud-Verträge im Milliardenbereich abgeschlossen hat als in den vorherigen zwei Jahren zusammen.

Inzwischen wuchs Amazons Cloud-Einheit im letzten Quartal um 20 %. AWS-CEO Matt Garman sagte: „Jeder Trainium 2-Chip, den wir heute in unseren Rechenzentren installieren, wird verkauft und genutzt.“ Er fügte hinzu, dass Trainium 3 noch mehr Gewinne in Leistung und Energieeffizienz bringen würde.

Trotzdem setzt Google alles auf eine Karte. Es erhöhte seine Prognose für die Kapitalausgaben für 2025 auf 93 Milliarden US-Dollar, von zuvor 85 Milliarden, mit noch mehr Ausgaben für 2026 in Planung. Seine Aktie ist im Q3 um 38 % und im Q4 um weitere 17 % gestiegen, die stärkste Phase in zwei Jahrzehnten.

Die Analysten von Mizuho verwiesen auf den Kostenvorteil und die Leistungsvorteile von TPUs und bemerkten, dass diese zwar ursprünglich für den internen Gebrauch entwickelt wurden, Google jedoch nun mit externen Kunden realen Erfolg erzielt. Auch Morgan Stanleystellte in einem Juni-Bericht, dass die Vertrautheit mit TPUs bei Entwicklern einen großen Beitrag zum Wachstum von Google Cloud leisten könnte.

Und in einem September-Bericht schrieben Analysten bei D.A. Davidson: „Wir glauben weiterhin, dass Googles TPUs die beste Alternative zu Nvidia bleiben, wobei sich die Lücke zwischen den beiden in den letzten 9-12 Monaten erheblich geschlossen hat.“

Sie erwähnten auch die zunehmende positive Stimmung unter Entwicklern und schlugen vor, dass Google sogar beginnen könnte, TPU-Systeme direkt an KI-Labore zu verkaufen.