Apple‑Server können den Siri-Dienst nicht bewältigen, daher wendet sich das Unternehmen an Google für Hardwareunterstützung

Apple‑Server können den Siri-Dienst nicht bewältigen, daher wendet sich das Unternehmen an Google für Hardwareunterstützung

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Apple muss nach einer externen Lösung für KI suchen

Das Unternehmen Apple hat festgestellt, dass seine eigene Cloud-Infrastruktur Private Cloud Compute nicht in der Lage ist, die Anforderungen an die Verarbeitung von Anfragen an künstliche Intelligenz zu erfüllen. Spezialisierte Server, die Modelle wie Siri und andere KI-Anwendungen betreiben sollen, arbeiten im Durchschnitt nur mit 10 % ihrer verfügbaren Kapazität, während ein Teil der Ausrüstung stillsteht und sogar Staub in den Lagern sammelt.

Warum Apple sich an Google wendet

Laut Materialien von 9to5Mac (die auf eine Ausgabe von The Information verweisen) hat Apple Google darum gebeten, seine neuen Siri-Modelle in den Rechenzentren des Unternehmens zu hosten. Der Grund dafür ist: innerhalb von Apple gibt es Fragmentierung der Systeme, und verschiedene Teams nutzen isolierte technologische Stacks, was die flexible Umverteilung von Ressourcen erschwert. Gleichzeitig äußert die Finanzabteilung Unzufriedenheit über steigende Kosten für redundante Infrastruktur und ist noch nicht bereit, Milliarden in deren Umbau zu investieren.

Technische Einschränkungen

Die Plattform Private Cloud Compute hinkt auch bei technischen Spezifikationen hinterher: modifizierte M2 Ultra-Prozessoren sind nicht in der Lage, die notwendige Leistung für den Betrieb großer Sprachmodelle (LLM) bereitzustellen. Softwareupdates erfordern erhebliche Anstrengungen und Zeit. Gleichzeitig verstärkt das geringe Benutzerinteresse an Apple Intelligence Zweifel an der Sinnhaftigkeit einer weiteren Ausweitung eigener Rechenzentren.

Fazit

Daher ist Apple gezwungen, auf die Erfahrung von Google zurückzugreifen, die bereits ihre Wirksamkeit bei der großflächigen Bereitstellung von Servern für LLM durch das Gemini-Projekt bewiesen hat. Diese Lösung ermöglicht es dem Unternehmen, schnell auf KI-Anforderungen zu reagieren und zusätzliche Kosten für eigene Infrastruktur zu vermeiden.

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