Googles Ambitionen spiegeln zunehmend die von Apple wider, insbesondere im Bereich der generativen KI (GenAI) mit großen Modellen. Die jüngste Google Cloud Next Konferenz demonstrierte Googles ehrgeizige Vision. Diese umfasst Innovationen, die vom TPU v7 Ironwood Chip, der entwickelt wurde, um mit Nvidias GB200 zu konkurrieren, bis hin zum Agent2Agent (A2A) Protokoll, das darauf abzielt, Anthropic’s MCP zu übertreffen, und der Pathways Runtime-Umgebung für die GenAI-Bereitstellung reichen.
Google entwickelt auch aktiv Tools wie ADK und Agentspace, um Entwickler bei der Erstellung von KI-Agenten zu unterstützen. Im Zentrum dieser Bemühungen steht Vertex AI, Googles KI-Cloud-native Entwicklungs- und Bereitstellungsplattform. Vertex AI bietet nun eine vielfältige Auswahl an Content-Generierungsdiensten, darunter Veo 2 für Video, Imagen 3 für Bilder, Chirp 3 für Audio und Lyria für Musik. Es ist klar, dass Google Cloud sich positioniert, um Entwicklern und Nutzern eine umfassende Suite von GenAI-Anwendungen zur Entwicklung großer Modelle zu bieten.
Während die tatsächliche Benutzerfreundlichkeit dieser Dienste und Erfahrungen noch abzuwarten bleibt, hat Google ein vollständiges, multimodales KI-Hardware- und Software-Ökosystem etabliert, das selbst entwickelt, Closed-Source und leicht verfügbar ist.
Dieser umfassende Ansatz zeichnet ein Bild von Google als dem Apple der KI-Ära.
Der Ironwood TPU: Ein mächtiger Anwärter
Die Vorstellung des TPU-Chips der siebten Generation, Ironwood, ist besonders bemerkenswert.
- Jeder TPU ist mit 192 GB HBM-Speicher ausgestattet, mit einer Bandbreite von 7,2 bis 7,4 TB/s, wobei wahrscheinlich HBM3E-Technologie verwendet wird. Dies ist vergleichbar mit Nvidias B200-Chip, der eine Bandbreite von 8 TB/s bietet.
- Jeder flüssigkeitsgekühlte TPU v7 kann 4,6 Petaflops an dichter FP8-Rechenleistung erreichen. Dies ist etwas weniger als die 20 Petaflops des B200.
- Googles Jupiter-Rechenzentrumsnetzwerk ermöglicht jedoch eine Skalierung zur Unterstützung von bis zu 400.000 Chips oder 43 TPU v7x-Clustern. Googles Expertise in der Servertechnologie ermöglicht es, die Leistungsmetriken einzelner Chips zu relativieren.
- Entscheidend ist, dass Google Pathways eingeführt hat, eine dedizierte KI-Laufzeitumgebung, die die Flexibilität der GenAI-Modellbereitstellung erhöht und seine Vorteile im Bereich der Servicecluster weiter festigt.
- Ironwood ist in zwei Clusterkonfigurationen erhältlich: 256 Chips oder 9216 Chips, die auf spezifische Workloads zugeschnitten sind. Ein einzelner Cluster kann eine Rechenleistung von 42,5 Exaflops erreichen. Google behauptet, diese Leistung übertreffe den weltweit größten Supercomputer, El Capitan, um das 24-fache. Diese Zahl wird jedoch mit FP8-Präzision gemessen, und AMDs El Capitan hat noch keine FP8-Präzisionsdaten geliefert. Google hat dies anerkannt, was einen direkten Vergleich erschwert.
Ein Closed-Source GenAI-Ökosystem nutzen
Google verfolgt im GenAI-Bereich ein umfassendes Closed-Source-Ökosystem. Während das Open-Source-Gemma seine Vorzüge hat, lenkt Google Ressourcen auf seine Closed-Source-Lösungen.
Mit dem Aufkommen des Interesses an KI-Agenten kündigte Google auf der Konferenz das A2A-Protokoll an und verpflichtete 50 Mainstream-Anbieter, mit Anthropic’s MCP zu konkurrieren.
Während OpenAI sein Agents SDK als Open Source veröffentlichte und seine großen Modellfunktionen integrierte, erweitert Google Vertex AI mit ADK, Agentspace, AutoML, AIPlatform und Kubeflow und injiziert verschiedene Modellfunktionen.
Vergleicht man jedoch die Bildgenerierung von GPT-4o mit den entsprechenden Funktionen von Gemini 2.0 Flash, so mangelt es Googles Angeboten, obwohl sie ehrgeizig sind, möglicherweise an Feinschliff. Die Integration zahlreicher Modelle, Dienste und Tools mag zwar für den Wettbewerb von Vorteil sein, erscheint aber möglicherweise verfrüht. Der Markt braucht ausgereifte, gut integrierte multimodale große Modelle und In-Model-Services.
Die Modelle Gmail, Chrome und Google in KI replizieren
Googles Erfolg mit Gmail, Chrome und seinem ‘Drei-Stufen-Raketen’-Ansatz hat es ihm ermöglicht, den globalen Tech-Markt zu dominieren. Diese Strategie wird im GenAI-Bereich schnell umgesetzt. Im Gegensatz zu seiner früheren Befürwortung von Open Source setzt Google jedoch zunehmend auf Closed-Source-Entwicklung.
Google verwandelt Open Source effektiv in eine Form von Closed Source, indem es seine Ressourcen konsolidiert, um ein dominantes Ökosystem in einem bestimmten Bereich zu etablieren und dann Gebühren zu erheben. Dieser Ansatz stößt bei Entwicklern zunehmend auf Kritik.
Googles Open-Source-Frameworks für maschinelles Lernen, TensorFlow und Jax, haben weltweiten Erfolg erzielt. Die neue Pathways-Laufzeitumgebung ist jedoch Closed Source und isoliert sogar Nvidias CUDA-Entwicklungstools.
Google vs. Nvidia: Der Kampf um die KI-Dominanz
Während Nvidia Physical AI befürwortet und das Open-Source-Humanoider-Roboter-Generalmodell Isaac GR00T N1 einführt, betritt Google DeepMind den Markt mit Gemini Robotics und Gemini Robotics-ER, basierend auf Gemini 2.0.
Derzeit fehlt Google nur auf dem Markt für Desktop-KI-Computer. Wie werden Nvidias DGX Spark (ehemals Project DIGITS) und DGX Station zusammen mit Apples Mac Studio mit Googles Cloud-Diensten konkurrieren? Diese Frage ist nach der Konferenz zu einem Schwerpunktthema in der Branche geworden.
Apples Abhängigkeit von Google Cloud und dem M3 Ultra Chip
Apple nutzt Berichten zufolge Googles TPU-Cluster, um seine großen Modelle zu trainieren, und verzichtet sogar aufgrund von Kostenerwägungen auf Nvidia-Chip-Trainingslösungen! Trotz Software-Schwächen konzentriert sich Apple auf seine Chips der M-Serie. Der neueste Mac Studio, ausgestattet mit dem M3 Ultra Chip, verfügt jetzt über bis zu 512 GB Unified Memory. Apples potenziell frühe Einführung der Pathways-Technologie von Google könnte es mit Google in Einklang gebracht haben.
Der Kartellfaktor
Das zugrunde liegende Problem dreht sich um kartellrechtliche Bedenken. Derzeit ist Apples Geschäftsmodell einzigartig positioniert, um globale Kartellrechtsklagen zu bewältigen, im Gegensatz zu Microsoft und Google, denen potenzielle Aufspaltungen drohen. Googles Größe setzt es dem Risiko der erzwungenen Veräußerung seiner Kernbereiche Android-Betriebssystem und Chrome-Browsergeschäft aus.
Google hat kürzlich die Wartung des Android Open Source Project (AOSP) eingestellt, was eine Verlagerung hin zum Apple-Modell im KI-Zeitalter unvermeidlich macht. Mit dem Aufkommen von KI-Durchbrüchen wird Googles strategischer Wandel immer deutlicher.
Erweiterung auf Googles TPU v7 Ironwood
Ein tieferer Einblick in die Spezifikationen des TPU v7 Ironwood offenbart ein akribisch entwickeltes Hardwareteil. Der 192 GB große High Bandwidth Memory (HBM) ist eine kritische Komponente, die einen schnellen Datenzugriff ermöglicht, der für das Training und die Ausführung komplexer KI-Modelle unerlässlich ist. Die prognostizierte Verwendung der HBM3E-Technologie unterstreicht Googles Engagement für die Nutzung modernster Fortschritte in der Speichertechnologie. Die Bandbreite von 7,2-7,4 TB/s ist nicht nur eine beeindruckende Zahl; sie führt direkt zu schnelleren Verarbeitungszeiten und der Fähigkeit, größere, komplexere Datensätze zu verarbeiten.
Der Vergleich mit Nvidias B200 ist angesichts der Dominanz von Nvidia auf dem GPU-Markt unvermeidlich. Während der B200 eine etwas höhere Bandbreite von 8 TB/s bietet, will sich Ironwood durch die Gesamtarchitektur des Systems und die Integration in Googles Ökosystem unterscheiden.
Die 4,6 Petaflops an dichter FP8-Rechenleistung sind ein Maß für die Fähigkeit des Chips, Gleitkommaoperationen durchzuführen, die für KI-Berechnungen von grundlegender Bedeutung sind. Der Unterschied im Vergleich zu den 20 Petaflops des B200 verdeutlicht die unterschiedlichen Designphilosophien. Google betont die Skalierbarkeit und Integration seiner TPUs in seine Rechenzentrumsinfrastruktur, während sich Nvidia auf die rohe Rechenleistung auf Chipebene konzentriert.
Die Bedeutung von Googles Jupiter-Rechenzentrumsnetzwerk
Googles Jupiter-Rechenzentrumsnetzwerk ist ein bedeutendes Kapital, das die nahtlose Verbindung einer großen Anzahl von TPU-Chips ermöglicht. Die Fähigkeit, bis zu 400.000 Chips oder 43 TPU v7x-Cluster zu unterstützen, unterstreicht die Größenordnung, in der Google operiert. Diese Skalierbarkeit ist ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal, da sie es Google ermöglicht, Workloads über eine massive Infrastruktur zu verteilen und so Leistung und Effizienz zu optimieren.
Googles Expertise in der Servertechnologie ist ein entscheidender Faktor in seiner KI-Strategie. Indem Google die Leistung auf Systemebene gegenüber den Spezifikationen einzelner Chips priorisiert, kann es seine Infrastruktur nutzen, um überlegene Ergebnisse zu erzielen. Dieser Ansatz ist besonders relevant im Kontext des groß angelegten KI-Modelltrainings, bei dem die Fähigkeit, Berechnungen über ein Netzwerk miteinander verbundener Prozessoren zu verteilen, von entscheidender Bedeutung ist.
Enthüllung der Pathways AI Runtime-Umgebung
Die Einführung von Pathways ist ein strategischer Schritt, der die Flexibilität und Effizienz der GenAI-Modellbereitstellung erhöht. Diese dedizierte KI-Laufzeitumgebung ermöglicht es Entwicklern, ihre Modelle für die Google-Infrastruktur zu optimieren und die verfügbaren Hard- und Software-Ressourcen voll auszuschöpfen.
Pathways stellt eine bedeutende Investition in den KI-Software-Stack dar und bietet eine einheitliche Plattform für die Bereitstellung und Verwaltung von KI-Modellen. Durch die Straffung des Bereitstellungsprozesses will Google die Markteintrittsbarrieren für Entwickler senken und die Einführung seiner KI-Dienste fördern. Dies wird wiederum Innovationen vorantreiben und ein lebendiges Ökosystem rund um Googles KI-Plattform schaffen.
Tieferer Einblick in Googles Closed-Source-Strategie
Googles Einsatz für eine Closed-Source-Strategie im GenAI-Bereich ist eine bewusste Entscheidung, die seine langfristige Vision für KI widerspiegelt. Während das Open-Source-Gemma einen wertvollen Beitrag zur KI-Community geleistet hat, priorisiert Google eindeutig seine Closed-Source-Lösungen und erkennt, dass diese eine größere Kontrolle und Anpassung ermöglichen.
Indem Google sich auf die Closed-Source-Entwicklung konzentriert, kann es seine KI-Modelle und -Infrastruktur für bestimmte Aufgaben optimieren und so maximale Leistung und Effizienz gewährleisten. Dieser Ansatz ermöglicht es Google auch, sein geistiges Eigentum zu schützen und einen Wettbewerbsvorteil in der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft zu erhalten.
Der Closed-Source-Ansatz ist nicht ohne Kritiker, die argumentieren, dass er Innovationen erstickt und die Zusammenarbeit einschränkt. Google ist jedoch der Ansicht, dass dies notwendig ist, um die Qualität, Sicherheit und Zuverlässigkeit seiner KI-Dienste zu gewährleisten.
Das A2A-Protokoll und der Kampf um die KI-Agenten-Dominanz
Das Aufkommen von KI-Agenten hat ein neues Schlachtfeld in der KI-Branche geschaffen, und Google ist entschlossen, in diesem Bereich führend zu sein. Die Ankündigung des A2A-Protokolls auf der Google Cloud Next Konferenz ist ein klares Zeichen für Googles Ambitionen.
Indem Google 50 Mainstream-Anbieter dazu verpflichtet, das A2A-Protokoll zu unterstützen, versucht es, einen einheitlichen Standard für die KI-Agenten-Kommunikation zu schaffen. Dies würde es KI-Agenten von verschiedenen Plattformen ermöglichen, nahtlos zu interagieren und so ein stärker vernetztes und kollaboratives KI-Ökosystem zu schaffen.
Der Wettbewerb mit Anthropic’s MCP ist ein wichtiger Aspekt von Googles KI-Agenten-Strategie. Anthropic ist ein angesehenes KI-Forschungsunternehmen, und sein MCP-Protokoll hat in der Branche an Bedeutung gewonnen. Googles A2A-Protokoll stellt eine direkte Herausforderung für MCP dar, und der Ausgang dieses Wettbewerbs wird einen erheblichen Einfluss auf die Zukunft der KI-Agenten haben.
Vertex AI: Eine umfassende KI-Entwicklungsplattform
Googles Vertex AI ist eine umfassende KI-Entwicklungsplattform, die Entwicklern eine breite Palette an Tools und Diensten bietet. Durch die Integration von ADK, Agentspace, AutoML, AIPlatform und Kubeflow schafft Google einen One-Stop-Shop für die KI-Entwicklung.
Vertex AI zielt darauf ab, den KI-Entwicklungsprozess zu vereinfachen und es Entwicklern zu erleichtern, KI-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Die Plattform bietet außerdem Zugriff auf eine umfangreiche Bibliothek vortrainierter Modelle, die es Entwicklern ermöglichen, KI-Funktionen schnell in ihre Anwendungen zu integrieren.
Die Integration verschiedener Modellfunktionen ist ein wesentlicher Vorteil von Vertex AI. Durch das Angebot einer vielfältigen Auswahl an Modellen bedient Google ein breites Spektrum an Anwendungsfällen, von der Bilderkennung bis zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Dieser umfassende Ansatz macht Vertex AI zu einer überzeugenden Wahl für Entwickler, die eine vielseitige und leistungsstarke KI-Entwicklungsplattform suchen.
Googles Modellintegration: Ehrgeiz vs. Ausführung
Während Googles Ehrgeiz, zahlreiche Modelle, Dienste und Tools zu integrieren, lobenswert ist, erfordert die Ausführung möglicherweise weitere Verfeinerungen. Der Markt verlangt nach ausgereiften, gut integrierten multimodalen großen Modellen und In-Model-Services. Googles aktuelles Angebot ist zwar vielversprechend, muss aber möglicherweise weiter verfeinert werden, um diese Erwartungen zu erfüllen.
Die Integration verschiedener KI-Funktionen ist ein komplexes Unterfangen, und Google steht vor der Herausforderung, sicherzustellen, dass seine verschiedenen Modelle und Dienste nahtlos zusammenarbeiten. Dies erfordert sorgfältige Aufmerksamkeit für Details und ein Engagement für kontinuierliche Verbesserung.
Letztendlich wird der Erfolg von Googles Bemühungen zur Modellintegration davon abhängen, ob es in der Lage ist, eine Benutzererfahrung zu liefern, die sowohl leistungsstark als auch intuitiv ist. Dies erfordert ein tiefes Verständnis der Benutzerbedürfnisse und einen unermüdlichen Fokus auf Qualität.