Apple sta ampliando il pre-addestramento dei suoi foundation model — i sistemi AI di uso generale che costituiscono la base degli stack AI moderni — sui Tensor Processing Units (TPU) di Google, collocando parte del lavoro più intensivo dal punto di vista computazionale della sua strategia AI su chip progettati da uno dei suoi maggiori rivali.

Cosa sta facendo davvero Apple

Il pre-addestramento è la fase più gravosa della costruzione di un modello linguistico di grandi dimensioni. Consuma enormi quantità di calcolo, il che rende la scelta dell'hardware una decisione strategica e non un semplice dettaglio di approvvigionamento.

La scelta di Apple ricade sui TPU di Google — chip personalizzati costruiti appositamente per i carichi di lavoro di machine learning, anziché processori grafici di uso generale adattati all'AI.

Il primo modello server AFM di Apple è stato addestrato su un cluster di 8.192 chip TPU v4. Il modello on-device, la versione più piccola progettata per girare localmente sull'hardware Apple, è stato realizzato su una slice di 2.048 chip TPU v5p, una generazione più recente della linea TPU di Google.

I guadagni di prestazione sono stati notevoli. La mossa ha dato a Apple più del doppio delle operazioni in virgola mobile al secondo (FLOPS), insieme al triplo della memoria ad alta banda — consentendo ai chip di eseguire molti più calcoli al secondo tenendo a disposizione molti più dati. Il risultato è stato un tempo di addestramento dei modelli linguistici di grandi dimensioni ridotto fino a 2,8 volte.

Come Apple è arrivata fin qui

La storia inizia a luglio 2024, quando Apple ha rivelato di aver addestrato i suoi iniziali Apple Foundation Models, noti come AFM, sui TPU di Google Cloud invece che sulle GPU NVIDIA usate dalla maggior parte del settore.

La disponibilità era parte della motivazione. La transizione è avvenuta in un contesto di problemi di fornitura degli H100 di NVIDIA, combinata con quanto descritto dalla ricerca come le prestazioni superiori e il miglior rapporto costo-efficacia dei TPU di Google per le esigenze di Apple.

A gennaio 2026, Apple ha stipulato con Google un accordo pluriennale per l'accesso alla tecnologia Gemini, un contratto riferito valere 1 miliardo di dollari all'anno. Poi, a giugno 2026, Apple ha annunciato i suoi modelli AFM di terza generazione, un rilascio che ha sancito il lavoro di sviluppo personalizzato realizzato con Google.

Tuttavia, non tutto gira su TPU. Uno dei modelli di terza generazione, AFM 3 Cloud Pro, opera su GPU NVIDIA Blackwell all'interno di Google Cloud.

Apple è stata inoltre costante su un punto: l'azienda sostiene che nessun dato privato degli utenti sia stato utilizzato per addestrare i suoi foundation model e afferma di rispettare le preferenze di opt-out degli editori.

Cosa significa

La conseguenza più immediata è che Google è diventato un pilastro portante dell'ambizione AI di Apple. Tra l'addestramento basato su TPU, l'infrastruttura Google Cloud e l'accordo di licenza Gemini, la roadmap AI di Apple passa ora attraverso Mountain View in più punti contemporaneamente.

AFM 3 Cloud Pro in esecuzione su GPU Blackwell mostra anche che Apple resta investita nell'ecosistema NVIDIA — ma attraverso Google Cloud, anziché come cliente ancoraggio diretto per i propri cicli di addestramento.

Da qui in avanti, i dettagli da seguire sono concreti: come l'accordo pluriennale Gemini emergerà nei rilasci di Apple, e su quali chip — di Google o di NVIDIA — risulterà girare ogni nuova generazione di AFM, una cadenza che finora copre l'annuncio TPU di luglio 2024 e il lancio della terza generazione di giugno 2026.