Apple schaalt de pre-training van zijn foundation models — de algemene AI-systemen die de basis vormen van moderne AI-stacks — op op Google's Tensor Processing Units (TPU's), waarmee een deel van de rekenintensiefste werkzaamheden in zijn AI-strategie terechtkomt op chips die zijn ontworpen door een van zijn grootste concurrenten.

Wat Apple eigenlijk doet

Pre-training is de zwaarste fase in het bouwen van een groot taalmodel. Deze fase verbruikt enorme hoeveelheden rekenkracht, wat de keuze van hardware tot een strategische beslissing maakt in plaats van een inkoopdetail.

Apple's hardwarekeuze zijn Google's TPU's — aangepaste chips die Google specifiek bouwde voor machine learning-workloads, in plaats van algemene grafische processors die voor AI zijn aangepast.

Apple's eerste AFM-servermodel werd getraind op een cluster van 8.192 TPU v4-chips. Het on-device model, de kleinere versie die lokaal op Apple-hardware draait, werd gebouwd op een slice van 2.048 TPU v5p-chips, een nieuwere generatie in Google's TPU-lijn.

De prestatiewinst was aanzienlijk. De stap gaf Apple meer dan het dubbele aan zwevendekommabewerkingen per seconde (FLOPS), samen met het drievoudige aan high bandwidth memory — waardoor de chips veel meer berekeningen per seconde konden uitvoeren terwijl ze veel meer data direct bij de hand hadden. Het resultaat was een verkorting van de trainingstijd voor grote taalmodellen met tot 2,8 keer.

Hoe Apple hier terechtkwam

Het verhaal begint in juli 2024, toen Apple onthulde dat het zijn initiële Apple Foundation Models, bekend als AFM, had getraind op Google Cloud TPU's in plaats van op de NVIDIA GPU's die het merendeel van de industrie gebruikte.

Beschikbaarheid was een deel van de redenering. De omschakeling vond plaats te midden van NVIDIA H100-leveringsproblemen, gecombineerd met wat het onderzoek omschrijft als de superieure prestaties en kosteneffectiviteit van Google's TPU's voor Apple's behoeften.

In januari 2026 sloot Apple een meerjarige overeenkomst met Google voor toegang tot Gemini-technologie, een deal ter waarde van naar verluidt $1 miljard per jaar. Vervolgens kondigde Apple in juni 2026 zijn AFM-modellen van de derde generatie aan, een release die het maatwerk markeerde dat met Google was ontwikkeld.

Niet alles draait echter op TPU's. Een van de modellen van de derde generatie, AFM 3 Cloud Pro, draait op NVIDIA Blackwell GPU's binnen Google Cloud.

Apple is ook op één punt consequent geweest: het bedrijf houdt vol dat er geen privégegevens van gebruikers zijn gebruikt om zijn foundation models te trainen, en zegt dat het de opt-outvoorkeuren van uitgevers respecteert.

Wat dit betekent

De meest directe conclusie is dat Google een dragende pijler is geworden van Apple's AI-inspanning. Tussen de TPU-gebaseerde training, de Google Cloud-infrastructuur en de Gemini-licentiedeal door loopt Apple's AI-routekaart nu op meerdere punten tegelijk door Mountain View.

AFM 3 Cloud Pro op Blackwell GPU's toont ook dat Apple geïnvesteerd blijft in NVIDIA's ecosysteem — alleen via Google Cloud, in plaats van als directe ankerklant voor zijn trainingsrondes.

Vanaf hier zijn de details om in de gaten te houden concreet: hoe de meerjarige Gemini-overeenkomst terugkomt in Apple's releases, en op welke chips — die van Google of NVIDIA — elke volgende AFM-generatie naar verluidt draait, een cadans die tot nu toe loopt van de TPU-onthulling van juli 2024 tot de lancering van de derde generatie in juni 2026.