Según los datos de Jinshi del 9 de junio, según SemiAnalysis, el plan de OpenAI es expandir un equipo de chips de solo unas pocas personas a decenas de personas. Casi todos los investigadores reclutados recientemente son miembros actuales o anteriores del equipo de TPU de Google. Se dice que OpenAI proporcionará a estos ingenieros de alto nivel valores de acciones por valor de varios millones de dólares al año. Aquí, las acciones se refieren a la estructura de participación en los beneficios internos de OpenAI. El TPU se lanzó por primera vez en 2013, se produjo en masa en 2016 y, con el lanzamiento más reciente de TPUv6 en mayo de este año, el equipo tiene más de diez años de experiencia en desarrollo. Aunque la versatilidad de TPU no es tan buena como la de la GPU, muestra un rendimiento sobresaliente en términos de rendimiento computacional y eficiencia energética.

金十数据5月24日讯，El CEO de Microsoft (MSFT.O), Satya Nadella, recientemente fue entrevistado por Ben Thompson, fundador de Stratechery, en un sitio web de tecnología. Cuando se le preguntó sobre la existencia o necesidad de una "alianza anti-Google" en el campo de la IA, Nadella afirmó que siempre hay espacio en el mercado para que algunas personas realicen integraciones verticales. A largo plazo, él cree más en la especialización horizontal. Tomemos como ejemplo la industria de los chips, donde NVIDIA desea que sus modelos de IA líderes sean entrenados en sus propios chips. Sin embargo, en realidad, Google tiene sus propios chips TPU, AMD también está innovando activamente en este aspecto, al igual que Microsoft.

Una empresa de informática demandó recientemente a Google, acusando al procesador de IA de la compañía de infringir dos de sus patentes tecnológicas, reclamando 7.000 millones de dólares, que se revisaron a 1.670 millones de dólares durante el juicio, según informó IT Home el 10 de enero. El demandante en la demanda, Joseph Bates, un científico informático de Singular Computing, dijo al jurado que Google había copiado su tecnología y la había utilizado para el desarrollo de inteligencia artificial. Entre 2010 y 2014, Google y Bates discutieron la posibilidad de una asociación, y Bates discutió cómo sus chips habilitados para IA podrían impulsar el procesamiento de IA, según Kerry Timbers, abogado de Bates. Bates acusó a Google de plagiar sus innovaciones y usarlas en unidades de procesamiento tensorial (TPU). Timbers dijo que Google ha desarrollado TPU basado en sus logros tecnológicos para su uso en varios servicios, incluidos Google Translate, Google Search, Gmail y otros servicios. Timbers agregó además que Google lanzó su primera generación de procesadores de IA en 2016 que son capaces de recomendar anuncios, generar contenido y reconocer voz. Sin embargo, la 2ª y 3ª ediciones infringen las patentes de Singular Computing, y como tal, la demanda debería ir a juicio. Google ha pedido a la Corte de Apelaciones de Estados Unidos que desestime la demanda.

Según las noticias oficiales, UtilityNet, una red de potencia informática de IA de descentralización en la pista DePIN, anunció recientemente una plataforma de prueba en la nube de contenedores de IA basada en chips de TPU y servidores informáticos inteligentes relacionados en la plataforma X. Se informa que los desarrolladores de IA pueden obtener una cierta cantidad de potencia informática de minería en la nube de IA para la implementación e inferencia de grandes modelos solicitando participar en la prueba de la nube de contenedores de IA de utilidad. Los chips y equipos detrás de esta potencia de minería en la nube son proporcionados por Utility Miners que participan en el período beta cerrado actual, lo que también indica que la pista DePIN, que ha atraído mucha atención recientemente, ha ejecutado un proyecto con casos de aterrizaje reales.

Google Cloud y la startup de IA generativa Mistral AI anunciaron conjuntamente una asociación el miércoles, hora local, para permitir que la startup distribuya sus modelos de lenguaje en la infraestructura del gigante tecnológico, según Webmaster House. Según el acuerdo, Mistral AI utilizará la infraestructura optimizada para IA de Google Cloud, incluidos los aceleradores de TPU, para probar, construir y escalar aún más sus grandes modelos de lenguaje (LLM) mientras se beneficia de los estándares de seguridad y privacidad de Google Cloud. Mistral AI fue fundada por antiguos investigadores de IA de Meta y Google. La compañía dijo el lunes que había recaudado 385 millones de euros (415 millones de dólares) en una segunda ronda de financiación en siete meses, liderada por inversores como Andreessen-Horowitz y LightSpeed Ventures. Anteriormente se informó que Mistral AI cerró una nueva ronda de financiación de 385 millones de euros y lanzará un nuevo modelo de lenguaje de gran tamaño.

Google Cloud lanzó TPU V5P, el acelerador de IA más potente, escalable y flexible de la compañía hasta la fecha, según informó Financial Associated Press el 6 de diciembre.

Google está en conversaciones para invertir cientos de millones de dólares en el fabricante de chatbots Character.AI, según dos personas familiarizadas con el asunto, según informó Reuters el 11 de noviembre. La startup de chatbot de IA de rápido crecimiento está buscando financiación para entrenar modelos y satisfacer las necesidades de los usuarios. Según una tercera fuente, la inversión, que podría ser en forma de una nota convertible, profundizará Character.AI colaboración existente con Google, que ha estado utilizando los servicios en la nube y las unidades de procesamiento tensorial (TPU) de Google para entrenar modelos.

La startup de IA Anthropic será una de las primeras empresas en utilizar el nuevo chip de Google, tras un reciente acuerdo de computación en la nube, según informó Bloomberg el 9 de noviembre. Anthropic desplegará el chip Cloud TPU v5e de Google para impulsar su gran modelo de lenguaje llamado Claude, dijeron las compañías el miércoles. Según una persona familiarizada con el asunto, Anthropic acordó recientemente invertir más de 3.000 millones de dólares en los servicios de computación en la nube de Google durante cuatro años. Además, Google se ha comprometido a invertir 2.000 millones de dólares en la startup.

Según el informe Theregister, Google lanzó recientemente el chip de procesador tensor personalizado TPU v5e de quinta generación en la conferencia Cloud Next, que se puede utilizar para entrenamiento y razonamiento de modelos a gran escala. En comparación con el TPU v4 lanzado en 2021, Google dijo que el chip TPU v5e ha duplicado el rendimiento de entrenamiento por dólar y 2,5 veces el rendimiento de inferencia por dólar de grandes modelos de lenguaje y modelos de inteligencia artificial generativa.

Según un informe de Webmaster's House del 15 de agosto, Groq, una empresa estadounidense de chips de IA, anunció que la fábrica Taylor de fundición de Samsung producirá sus chips aceleradores de IA de 4nm. El fundador y CEO de Groq, Jonathan Ross, dijo que la cooperación con el proceso de 4nm de Samsung traerá a Groq un salto tecnológico. Se informa que Groq es el primer cliente conocido públicamente de la fábrica de Taylor que se ha convertido en el OEM de Samsung. Fundada en 2016 por el ex empleado de Google, Jonathan Ross, Groq se enfoca en desarrollar chips de IA para el mercado de la computación en la nube. Los miembros clave de Groq participaron en el desarrollo de la Unidad de procesamiento de tensores (TPU) de Google. Tras la constitución de la empresa, se lanzó GroqChip, capaz de conectar 16 chips, y equipado con 230 MBSRAM, con un rendimiento de hasta 750 TOPS. En abril de 2021, Groq recibió US$300 millones en financiamiento de instituciones como D1 Capital y Tiger Global Fund. La planta de fabricación de obleas de Samsung en Taylor, EE. UU., es la segunda instalación de obleas de la compañía en los EE. UU. La fábrica actualmente en construcción planea producir chips de procesos avanzados por debajo de los 5 nanómetros. Kye-Hyun Kyung, presidente y director ejecutivo de Samsung Semiconductor, dijo que para fines de 2024, la fábrica de Taylor comenzará la producción en masa de productos de 4nm.

Babbitt News, el 7 de junio, Adam D'_Angelo, CEO de Quora, un sitio web social de preguntas y respuestas, tuiteó que una de las razones de la subestimación del auge de la inteligencia artificial es la escasez de GPU/TPU, lo que ha llevado a varios problemas en los lanzamientos de productos y la capacitación de modelos". Lo que estamos viendo es que el precio de las acciones de Nvidia se dispara. Una vez que la oferta satisfaga la demanda, las cosas se acelerarán". En respuesta, Musk respondió: "De hecho. Además, muchos otros chips aceleradores de redes neuronales también están en desarrollo. .Nvidia no monopolizará el mercado de capacitación e inferencia a gran escala para siempre".