Appleは、基盤モデル(現代のAIスタックの基盤となる汎用AIシステム)の事前学習をGoogleのテンソル処理ユニット(TPU)上で拡大しており、最大の競合の一つが設計したチップ上に、AI戦略における最も計算集約的な作業の一部を委ねています。

Appleが実際に行っていること

事前学習は、大規模言語モデルの構築における重労働の段階です。この段階は膨大な計算資源を消費するため、ハードウェアの選択は調達の細部ではなく戦略的決定となります。

Appleが選んだのはGoogleのTPUです。これは、AI向けに適応された汎用グラフィックスプロセッサではなく、機械学習ワークロード専用にGoogleが構築したカスタムチップです。

Appleの最初のAFMサーバーモデルは、8,192基のTPU v4チップのクラスタで学習されました。Appleハードウェア上でローカルに動作するよう設計された小型のデバイス上モデルは、GoogleのTPUラインナップのより新しい世代であるTPU v5pチップの2,048基分のスライスで構築されました。

性能向上は顕著でした。この移行により、Appleは1秒あたりの浮動小数点演算数(FLOPS)が2倍を超え、高帯域幅メモリは3倍となりました。これにより、チップは1秒あたりにはるかに多くの計算を行いながら、より多くのデータを手元に保持できるようになりました。その結果、大規模言語モデルの学習時間は最大2.8分の1に短縮されました。

Appleがここに至った経緯

物語は2024年7月に始まります。Appleは、業界の大半が使用していたNVIDIAのGPUの代わりに、Google CloudのTPU上で初期のApple Foundation Models(AFM)を学習したことを明らかにしました。

供給可能性が理由の一つでした。この移行はNVIDIA H100の供給問題の中で行われ、研究ではAppleのニーズに対するGoogleのTPUの優れた性能とコスト効率が併せて述べられています。

2026年1月、AppleはGemini技術へのアクセスを目的とした複数年契約をGoogleと締結しました。この取引は年間10億ドルと報じられています。その後、2026年6月、Appleは第3世代AFMモデルを発表しました。このリリースはGoogleとのカスタム開発作業を記念するものでした。

ただし、すべてがTPU上で動作するわけではありません。第3世代モデルの一つであるAFM 3 Cloud Proは、Google Cloud内のNVIDIA Blackwell GPU上で動作します。

Appleは一貫して一つの点を強調しています。同社は、プライベートなユーザーデータが基盤モデルの学習に使用されていないことを維持しており、出版社のオプトアウト設定を尊重していると述べています。

これが意味すること

最も直接的な要点は、GoogleがAppleのAI取り組みにおける重要な支柱となったことです。TPUベースの学習、Google Cloudインフラ、Geminiライセンス契約を通じて、AppleのAIロードマップは現在、複数の場所でマウンテンビューを経由しています。

Blackwell GPU上で動作するAFM 3 Cloud Proは、Appleが引き続きNVIDIAのエコシステムに投資していることも示しています。ただし、それは学習実行の直接的なアンカーカスタマーとしてではなく、Google Cloudを通じて行われています。

今後注目すべき具体的な詳細は、複数年のGemini契約がAppleのリリースにどのように反映されるか、そして各世代のAFMがどのチップ(Google製かNVIDIA製か)で動作すると公表されるかです。このサイクルはこれまで、2024年7月のTPU開示から2026年6月の第3世代発表に至っています。