在7月29日這個令全球矚目的日子里，蘋果公司對外展示了其iPhone AI應用的首次預覽版本，并同步發表了相關研究論文，而這篇論文十分明確地指出，蘋果的深度學習人工智能模型正是在Google的TPU（張量處理單元）之上得到鍛煉與提升的。在這篇論文中，我們可以詳細了解到蘋果為了支持其Apple Intelligence功能而精心打造的基礎語言模型，其中包括一個專為在設備上高效運行而設計的大約三十億參數模型以及一個基于私有云計算的云端大模型。

蘋果公司在其官方發布的論文中對基礎模型的建模過程進行了全面概述。

值得注意的是，蘋果在發布的論文中明確表示，他們在八千一百九十二片TPU v4芯片上成功訓練了云端AFM（Apple Foundation Model），并且采用了四千零九十六的序列長度和四千零九十六個序列的批量大小，完成了高達六點三萬億token的訓練任務。同時，端側AFM則在兩千零四十八片TPU v5p芯片上進行了深度強化訓練。由此可見，蘋果此舉無疑彰顯了其在人工智能訓練領域對包括英偉達圖形處理單元在內的其他解決方案的探索意愿。

此外，根據某些具有影響力的芯片行業媒體報道，蘋果此番舉措其實已經拉開了其逐步脫離英偉達GPU依賴的序幕。分析師們在今年六月初對日本證券公司瑞穗證券做出的估算顯示，英偉達在此前占據主導的AI芯片市場中，控制著用于訓練和部署OpenAI的GPT等模型所需的AI芯片的70%-95%。雖然一些專家將這種市場份額形容為英偉達的“護城河”，但歸根結底，他們還是認為這家實力雄厚的公司，憑借AI圖形處理單元GPU（如標志性的H100）與自家獨特的CUDA軟件相結合的策略優勢，才在這場激烈的競爭中搶占先機。

同樣值得一提的是，包括谷歌、Meta（原Facebook），甲骨文及特斯拉在內的多家科技巨頭也一直在傾力研發和打造自己的人工智能系統和產品。心智觀察所的研究員潘攻愚先生對此表示，蘋果宣布其Apple Foundation Model（AFM）在谷歌自主開發的Tensor處理單元（TPU）上進行訓練，并且還租賃了谷歌的云服務。他進一步指出，蘋果在AI訓練方面的決策反映出了英偉達通用型AI加速器與谷歌的ASIC定制化AI服務體系之間的競爭愈發白熱化。

始自2015年，谷歌一直依賴自主研發的TPU進行AI模型的訓練與部署。其特殊之處在于并非以設計通用處理器見長，而是致力于打造具備矩陣處理能力的專用處理器，用于優化神經網絡相關的大量運算與數據傳輸流程，無需直接訪問內存，使得整體效率大幅提高。

今年五月份，谷歌發布公告，宣布推出全新的AI數據中心芯片Trillium。對比此前版型，該芯片性能實現了驚人的近乎5倍提速。公司透露，此款芯片將主要用于開發自身的AI模型，其中包括備受關注的Gemini以及Imagen項目。

谷歌方面公開表示，若早三年前預定，最新款TPU每小時使用費用甚至不足2美元。該產品最初于2015年應用于公司內部工作負載領域，隨后于2017年公開對外銷售，至今已成為專為AI量身定做且技術最為成熟的定制芯片之一。

然而，谷歌依然保持著對英偉達的高度忠誠，后者依然成為其最大的合作伙伴。利用英偉達的GPU和自家的TPU共同訓練AI系統，同時在其云服務平臺售賣英偉達技術的訪問權限。

如同潘攻愚所分析的那樣，“盡管英偉達在當前高端AI芯片市場擁有高達80%的份額，而谷歌等大型云服務商則占據了其余市場。特別值得一提的是，蘋果今年采用的谷歌TPUv5雖在通用性上相較英偉達同類產品略顯遜色，卻主打性價比優勢，總體擁有成本低于英偉達的四倍，且供貨周期更短。現在，鑒于與谷歌之間微妙的競爭與合作關系，英偉達暫時不會輕易涉足ASIC領域。”

Meta首席執行官馬克·扎克伯格及Alphabet首席執行官桑達爾·皮查伊在上周均發表觀點，認為他們的企業以及業界同行可能在AI基礎設施建設上投入過多，但同時也承認，如果不這樣做，那么商業風險將會極高。一旦落伍，就意味著將失去未來10至15年內最具價值的技術主導權。