Apple、遅延しているSiriの刷新版をGoogleデータセンターのNvidia Blackwellチップで処理へ—機密計算の勝利、分散化への課題 Appleは、自社のプライベートクラウドコンピューティング(PCC)で更新版アシスタントを実行したところ速度が不十分だったため、長期間遅れていたクラウドベースのSiriをNvidiaのBlackwell B200プロセッサを搭載したGoogleデータセンター経由で処理する準備を進めていると報じられている。 変更点 - The Informationによると、AppleはPCCサーバー(Macシリーズチップを基盤とするプライバシー重視のシステム)上でGoogleのGeminiモデルの改変版をテストしたが、Siriに求められるリアルタイム体験には性能が不足していた。 - その結果、AppleはクラウドベースのSiriリクエストの処理をGoogleインフラ内にホストされたNvidia B200プロセッサに任せることを計画しているという。これは、Appleがハードウェア、ソフトウェア、クラウドスタック全体を一貫して制御するという長年の方針から大きく逸脱する動きとなる。 時期と展開 - この動きは6月8日に開催されるApple Worldwide Developers Conferenceのキーノートで発表される可能性がある。iOS 27と主要なApple Intelligenceのアップデートが予想されている。Yahoo Techは、刷新されたSiriが9月のiOS 27リリースでユーザーに提供されると報告している。 プライバシーとブランドに関する疑問 - AppleはPCCを、ユーザーのリクエストをAppleハードウェア上で処理し、データを保持または公開しないプライバシー最優先のシステムとして提示してきた。しかし、一部の処理がGoogleがホストするNvidia機器で行われる場合でも、PCCという名称を維持する可能性があるという。 - プライバシー懸念に対応するため、AppleはNvidiaの機密計算機能(処理中にデータを暗号化する)を使用して、サードパーティデータセンター内のユーザー情報を保護する計画だ。Nvidiaはこの技術を、対応ハードウェア上で計算中にデータを暗号化したまま維持する手段として販売している。 機能と範囲 - この再設計は2011年以来最大規模のSiri刷新と位置づけられている。Appleは2024年に新機能を最初に公開し、ユーザーの個人的な文脈への対応強化、iPhoneやiPad画面に表示されている内容の理解、そしてChatGPTや他のアシスタントと競合する可能性のある専用アプリの導入などを含んでいる。また、SiriがiPhoneのDynamic Islandに統合され、新しいジェスチャー駆動型インターフェースを採用する可能性もあると報じられている。 業界のシグナル - この報告は、2025年初頭にAppleがNvidia NVL72サーバーを約250台、1台あたり約400万ドルで発注したという噂と一致している。NvidiaのBlackwell B200アーキテクチャは2024年に導入され、大規模言語モデルのトレーニングと推論に特化しており、Appleが必要としているワークロードとまさに一致している。 暗号資産と分散化への影響 - 暗号資産およびWeb3関係者にとって、AppleがNvidiaとGoogleに移行することは、最先端AIインフラが集中化していることを示している:最も高速な推論チェーンは現在、ハイパースケールクラウド内の専用・ベンダー制御ハードウェア上で動作している。Appleが機密計算を活用すればプライバシー懸念は軽減されるが、一方で、信頼最小化処理を求める大規模AIクライアントからの需要を捉えるための分散型コンピューティングやプライバシー保護型クラウド代替手段の機会も浮き彫りになっている。 状況:未確認 - Appleは報じられた取り決めを公に確認していない。6月8日のWWDCキーノートでは、ほぼ2年間の遅延を経てSiriの再構築がどの程度進んだかが明らかになるはずである。
Apple、Google CloudでNvidia BlackwellをSiriの刷新に使用する可能性
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Appleは、プライベートクラウドコンピューティングシステムの問題を受け、SiriをNvidia Blackwell B200チップを用いたGoogle Cloud経由でルーティングしていると報告されている。このアップデートは、6月のWWDCで発表される可能性があり、9月にiOS 27と共に登場する予定だ。トークン発行のニュースによると、AppleはNvidiaの機密コンピューティングを活用して、サードパーティのデータセンターでのユーザーデータを保護するという。この移行は、インフレーションデータの上昇とAIワークロードへのハイパースケールクラウドインフラの依存度が高まっている中で行われている。
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