Oracle erweitert OCI um Google TPUs
Oracle Cloud Infrastructure, kurz OCI, nimmt ab 2027 die Tensor Processing Units von Google in sein Angebot auf. TPUs sind spezialisierte Prozessoren für das Training und den Betrieb von KI-Modellen. Oracle wird damit nach eigenen Angaben der erste Hyperscaler außerhalb von Google Cloud, der diese Chips bereitstellt.
Die verfügbaren Kapazitäten sollen über mehrere Jahre hinweg schrittweise wachsen. Wie viele TPUs Oracle zum Start anbieten wird, bleibt ebenso offen wie Preise und Vertragskonditionen. Die Erweiterung ergänzt Oracles bisher stark von Nvidia geprägte KI-Infrastruktur.
„Unterschiedliche KI-Workloads haben unterschiedliche Rechenanforderungen. Mit Google TPUs in OCI erhalten Kunden mehr Flexibilität bei der Auswahl der passenden Infrastruktur für Leistung, Durchsatz und Wirtschaftlichkeit“, erklärte OCI-Präsident Mahesh Thiagarajan, sinngemäß aus dem Englischen übersetzt.
Google öffnet seine Beschleuniger damit stärker für Umgebungen außerhalb der eigenen Cloud. Parallel arbeitet der Konzern daran, mit TorchTPU den verbreiteten PyTorch-Stack auf Google TPUs zu bringen. Für Unternehmenskunden ist das relevant, weil Hardware allein wenig nützt, wenn Entwicklungswerkzeuge und bestehende Modelle nicht dazu passen.
OpenAI wird enger mit Oracle-Anwendungen verbunden
Neben der Hardware erweitert Oracle auch die Verbindung zu OpenAI. Der neue Oracle AI Workspace soll leistungsstarke OpenAI-Modelle über ChatGPT-Plugins mit Oracle-Anwendungen, Unternehmensdaten und Cloud-Diensten verknüpfen.
Geschäftliche Ziele können dabei in ChatGPT beschrieben werden. Die Plugins sollen anschließend passende Oracle-Werkzeuge und Informationen zusammenführen. Damit werden vorhandene ERP-, Datenbank- und Cloud-Systeme für KI-Agenten leichter zugänglich, ohne dass Unternehmen jede Verbindung selbst entwickeln müssen.
Genau diese Bequemlichkeit hat eine Kehrseite. Je mehr Geschäftsprozesse, Datenquellen und Automatisierungen über proprietäre Schnittstellen verbunden werden, desto aufwendiger wird ein späterer Anbieterwechsel. Die technische Integration kann kurzfristig Projektkosten reduzieren, während sie langfristig den Vendor-Lock-in verstärkt.
AI Security Mesh untersucht autorisierte Systeme
Mit Oracle AI Security Mesh kommt zudem eine verwaltete Sicherheitsplattform hinzu. Sie nutzt Sicherheitsmodelle von OpenAI, um in freigegebenen Bereichen der IT-Infrastruktur nach Schwachstellen zu suchen, deren Ausnutzbarkeit zu analysieren und Maßnahmen zur Behebung vorzuschlagen.
Für Unternehmen im DACH-Raum entsteht daraus konkreter Prüfbedarf. Oracle nennt bislang keine ausreichenden technischen Details dazu, wie Datenübertragung, Verarbeitung und Speicherung im Hinblick auf DSGVO, Vertraulichkeit und Datensouveränität umgesetzt werden. Gerade bei Schwachstellendaten handelt es sich um besonders sensible Informationen, da sie Aufbau und Angriffspunkte der eigenen Systeme offenlegen können.
Snowflake wird nativer OCI-Dienst
Oracle hat außerdem eine Partnerschaft mit Snowflake geschlossen. Die Snowflake AI Data Cloud soll als nativer Dienst auf OCI angeboten werden. Einkauf, Rabatte und Abrechnung laufen direkt über Oracle.
Bestehende Oracle Universal Credits können auch für Snowflake auf OCI eingesetzt werden. Das vereinfacht die Beschaffung, bündelt aber zugleich weitere Ausgaben in Oracles Kreditmodell. Nicht verbrauchte oder vertraglich gebundene Cloud-Guthaben können die wirtschaftliche Wechselhürde erhöhen, selbst wenn eine andere Plattform technisch günstiger wäre.
| Angebot | Verfügbarkeit | Wesentliche Funktion |
|---|---|---|
| Google TPUs auf OCI | Ab 2027 | Alternative KI-Beschleuniger neben Nvidia |
| Oracle AI Workspace | Vorgestellt | Verknüpft OpenAI-Modelle mit Oracle-Anwendungen und Unternehmensdaten |
| Oracle AI Security Mesh | Vorgestellt | Analysiert autorisierte IT-Bereiche auf Schwachstellen |
| Snowflake auf OCI | Als nativer Dienst angekündigt | Abrechnung über Oracle und Nutzung von Universal Credits |
| Nvidia Vera Rubin NVL72 und Vera CPUs | Allgemein verfügbar | Neue Nvidia-Infrastruktur für KI-Workloads |
| HGX Rubin NVL8 | Termin nicht genannt | Weiterer geplanter Nvidia-Ausbau |
Oracle diversifiziert, bleibt aber eng an Nvidia gebunden
Die Aufnahme von Google TPUs bedeutet keinen Rückzug von Nvidia. Oracle kündigte zugleich die allgemeine Verfügbarkeit von Nvidia Vera Rubin NVL72-Systemen und Nvidia Vera CPUs an. HGX Rubin NVL8-Systeme sind ebenfalls geplant, ein konkreter Termin wurde jedoch nicht genannt.
Oracle und Nvidia haben Vereinbarungen über Rechenzentrumsausrüstung im Umfang von mehreren zehn Milliarden Dollar geschlossen. Dazu zählt Medienberichten zufolge auch ein problembehaftetes Rechenzentrumsprojekt in Texas, an dem OpenAI beteiligt ist. Die TPU-Partnerschaft reduziert damit vor allem das Risiko, vollständig von einer einzigen Chiparchitektur abhängig zu sein.
Wie stark die Nachfrage nach KI-Infrastruktur Oracles Geschäft bereits antreibt, zeigt das Quartal bis zum 31. August. Der Umsatz stieg im Jahresvergleich um 30 %. Ob die Anwenderunternehmen mit ihren KI-Projekten ähnlich schnell messbare Erträge erzielen, lässt sich daraus allerdings nicht ableiten.
Mehr Auswahl innerhalb eines geschlossenen Ökosystems
Aus Sicht von IT-Verantwortlichen steigt die Auswahl an Hardware, Modellen und Datendiensten. Gleichzeitig werden Oracle, Google, Nvidia, OpenAI und Snowflake enger miteinander verzahnt. Diese Auswahl findet somit überwiegend innerhalb eines proprietären US-Hyperscaler-Ökosystems statt.
Für Unternehmen mit Oracle ERP oder Oracle-Datenbanken kann die Integration wirtschaftlich sinnvoll sein, wenn sie Entwicklungsaufwand reduziert und vorhandene Cloud-Guthaben nutzbar macht. Vor einer Einführung sollten jedoch Datenflüsse, Ausstiegskosten, Mindestabnahmen und die Übertragbarkeit von Workloads geprüft werden. Die Debatte um eine europäische Cloud-Souveränität zeigt, wie schwierig und teuer der spätere Aufbau alternativer Strukturen werden kann.
Open-Source-Modelle und Self-Hosting bleiben deshalb relevante Gegenmodelle. Sie verursachen eigenen Betriebsaufwand, ermöglichen aber mehr Kontrolle über Daten, Hardware und laufende Kosten. Dass offene Modelle für viele Aufgaben bereits einen großen Teil der proprietären Leistung erreichen können, zeigt auch die Einschätzung von IBM zu Open-Weight-KI.
Oracles Ankündigungen sind damit weniger ein Schritt aus bestehenden Abhängigkeiten als eine Bündelung zusätzlicher Optionen auf einer Plattform. Entscheidend ist nicht nur, welche KI-Dienste verfügbar sind. Ebenso wichtig ist, unter welchen Bedingungen Daten und Prozesse später wieder aus diesem Verbund herausgelöst werden können.