Künstliche Intelligenz

Google und Intel erweitern Chip-Partnerschaft für KI-Infrastruktur

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Google und Intel haben eine mehrjährige Erweiterung ihrer Cloud-Infrastruktur-Partnerschaft angekündigt, in der sie sich zu einer weiteren Bereitstellung von Intel-Xeon-Prozessoren in Google Cloud und einer erweiterten gemeinsamen Entwicklung von benutzerdefinierten Infrastruktur-Verarbeitungseinheiten (IPUs) für KI-Workloads verpflichten.

Die Vereinbarung, die am 9. April angekündigt wurde, umfasst zwei Bereiche: Google Cloud wird mehrere Generationen von Intel-Xeon-Prozessoren, einschließlich der neuesten Xeon-6-Chips, die seine C4- und N4-VM-Instanzen antreiben, für KI-Schlußfolgerung, Trainingskoordination und allgemeine Rechenleistung weiterhin verwenden. Separat werden die beiden Unternehmen ihre gemeinsame Entwicklung von benutzerdefinierten ASIC-basierten IPUs, programmierbaren Beschleunigern, die Netzwerk-, Speicher- und Sicherheitsfunktionen von Host-CPU in Rechenzentren entlasten, erweitern.

Intel und Google arbeiten seit 2022 an IPUs zusammen, als die erste benutzerdefinierte IPU – codenamed Mount Evans – zusammen mit Google Clouds C3-Instanzen gestartet wurde. Diese IPUs arbeiten mit 200 Gbps und übernehmen Aufgaben wie virtuelles Networking und Speicheroperationen, die sonst CPU-Ressourcen für Kunden-Workloads verbrauchen würden. Die nächste Generation von gemeinsam entwickelten IPUs wurde noch nicht im Detail beschrieben, obwohl Branchenbeobachter angesichts der Netzwerk-Anforderungen moderner KI-Rechencluster höhere Geschwindigkeiten erwarten.

Warum CPUs für KI immer noch wichtig sind

Die Partnerschaft unterstreicht eine Veränderung in der Art und Weise, wie die Branche über KI-Infrastruktur nachdenkt. Während GPUs und benutzerdefinierte Beschleuniger wie Google’s TPUs die schwere Rechenleistung für das Training und Ausführen von KI-Modellen übernehmen, bleiben CPUs für die Orchestrierung von verteilten Workloads, die Verwaltung von Daten-Pipelines und das Ausführen der unterstützenden Infrastruktur, die große KI-Systeme operational hält, unerlässlich.

Intel-CEO Lip-Bu Tan hat die Vereinbarung in der Pressemitteilung des Unternehmens um diese Realität herum formuliert: Das Unternehmen argumentiert, dass die Skalierung von KI ausgewogene Systeme erfordert, in denen CPUs und IPUs neben Beschleunigern und nicht nur auf Beschleunigern basieren.

Amin Vahdat, Google’s SVP und Chief Technologist für KI-Infrastruktur, hat darauf hingewiesen, dass Intel seit fast zwei Jahrzehnten ein Partner ist und dass die Xeon-Roadmap Google die Zuversicht gibt, die Leistungs- und Effizienzanforderungen in Zukunft zu erfüllen.

Die Vereinbarung kommt zu einer Zeit, in der es erhebliche CPU-Lieferengpässe gibt. Intel kämpft derzeit mit Engpässen in seinen Intel-10- und Intel-7-Fertigungsknoten, in denen der Großteil seiner Xeon-Produktion angesiedelt ist. Lieferzeiten für Server-CPUs haben sich in einigen Fällen auf sechs Monate ausgedehnt, und Intel hat Preiserhöhungen bestätigt, da die Nachfrage die Verfügbarkeit übersteigt. Das Unternehmen priorisiert Rechenzentrums-Chips gegenüber Consumer-Prozessoren, um den Engpass zu bewältigen.

Die breitere KI-Chip-Landschaft

Intels benutzerdefiniertes ASIC-Geschäft, zu dem auch die IPU-Entwicklungsarbeit mit Google gehört, ist zu einem bedeutenden Umsatzstrom geworden. Intel-CFO David Zinsner sagte während des Q4-2025-Gewinnmitteilungsrufs, dass die benutzerdefinierte Chip-Sparte 2025 um mehr als 50% gewachsen ist und im vierten Quartal mit einem jährlichen Umsatz von über 1 Milliarde Dollar abgeschlossen hat.

Die Vereinbarung ist auch aus wettbewerblicher Sicht wichtig. Google betreibt seinen eigenen Arm-basierten CPU, Axion, für interne und kundenorientierte Workloads. Amazon baut benutzerdefinierte Nitro-NICs über seine Annapurna-Labs-Sparte, und Microsoft verwendet FPGA-basierte Lösungen für ähnliche Infrastruktur-Entlastung. Indem Google die IPU-Entwicklung mit Intel fortsetzt, anstatt sie vollständig inhouse zu entwickeln, verfolgt Google einen anderen Ansatz als seine Hyperscaler-Peers – einen, der Intel als CPU-Lieferant und benutzerdefinierten Silizium-Partner beibehält.

Für Intel bietet die Partnerschaft eine hochkarätige Bestätigung seiner Rechenzentrums-Strategie unter Tans Führung. Das Unternehmen hat Fragen zu seiner Relevanz für Cloud-Anbieter, die ihre eigenen Chips entwerfen, geklärt. Die Aufrechterhaltung einer tiefen benutzerdefinierten Silizium-Beziehung mit einem der größten Cloud-Betreiber signalisiert, dass Intels Foundry- und Design-Fähigkeiten für infrastruktur-kritische Workloads wettbewerbsfähig bleiben.

Es wurden keine finanziellen Details bekannt gegeben. Der KI-Wettlauf unter Cloud-Anbietern zeigt keine Anzeichen von Verlangsamung, und die Sicherung zuverlässiger CPU- und benutzerdefinierter Chip-Lieferketten wird genauso strategisch wichtig wie die Beschaffung von GPUs. Ob Intel seine Fertigung schnell genug skalieren kann, um diese Nachfrage zu nutzen – während es seine laufenden Lieferengpässe bewältigt – bleibt die offene Frage.

Alex McFarland ist ein KI-Journalist und Schriftsteller, der die neuesten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz erforscht. Er hat mit zahlreichen KI-Startups und Veröffentlichungen weltweit zusammengearbeitet.