アップルの選択が、エヌビディアが独占する人工知能（ＡＩ）学習用半導体市場に亀裂を生じさせられるだろうか。
アップルが、ｉＰｈｏｎｅなど自社電子機器に搭載するＡＩモデルを学習させるのに、エヌビディアのグラフィック処理装置（ＧＰＵ）ではなくグーグルが設計したテンソル処理装置（ＴＰＵ）を選定した。

　アップルは２９日、「アップル・インテリジェンス・ファンデーション・ランゲージ・モデルズ（ＡＦＭ）」という題名の４７ページに及ぶ論文を公開した。
この論文でアップルは、ＡＦＭオンデバイスとＡＦＭサーバーモデルに対し「クラウドＴＰＵで学習させた」と明らかにした。
論文でグーグルを直接取り上げてはいないが、２０１５年からグーグルが独自に設計してきたＡＩ半導体のＴＰＵを使った点に言及した。
エヌビディアのＧＰＵで学習させなかった点を遠回しに示した。
アップルは論文で「ＴＰＵを通じてＡＦＭオンデバイスとＡＦＭサーバー、そして両モデルよりはるかに大きく精巧なモデルを作ることができるだろう」と明らかにした。

ＴＰＵはＡＩモデル学習と推論がいずれも可能なＡＩ半導体。ＡＩ半導体は用途によりＡＩモデル構築と訓練に使われる学習用とすでに学習されたＡＩモデルをベースに精巧な結果を生成するのに最適化された推論用に分かれる。

ＡＩ半導体業界では、現在まで学習用ＡＩ半導体分野でエヌビディアのＧＰＵと対抗するライバルはないとみている。

米投資専門メディアのモトリーフールは、「エヌビディアはＡＩ学習用半導体市場の約９８％を占めており、競合会社はほとんどシェアを確保できずにいる」と分析した。このため後発組は、推論用ＡＩ半導体であるニューラル処理装置（ＮＰＵ）開発に集中し隙間市場を攻略している。
以上、

NVIDIAのＧＰＵは生成ＡＩを超高速での演算により実現するため、ＨＢＭ（広帯域メモリ／ＳＫハイニックス製）を組み合わせて、高付加価値化して高価格で出荷しているが、それでも物量が足りない状態。それは、NVIDIAのＧＰＵの超高速演算がデータセンターでもＡＩ対応が進み、さらに処理を超高速化することでデータ処理規模を大きくするためでもある。また、スマホやほかの電子製品に生成ＡＩを搭載する新製品が目白押しになっており、ＧＰＵの需要を急拡大していることによる。一巡するまでこうした傾向は続く。

アップルがｉＰｈｏｎｅにＮＶＩＤＩＡ－ＧＰＵを使用しないのは、結果、価格にもあると見られる。
生成ＡＩを動かすのにＮＶＩＤＩＡ－ＧＰＵが必須となっているが、現在、超高速演算用の半導体が世界で開発されており、日本のプリファードネットワークス社も、自社開発のデータセンターやHPC（高性能コンピューティング）向けに超高速演算を実現したAIアクセラレーター（AI処理専用回路）の生産をサムスン電子に委託、サムスンは2nm世代のプロセス技術や先端パッケージ技術を適用する。パッケージでは自社製（＝サムスン製）のＨＢＭをセットすると見られる。