Gigantul tehnologic Google este implicat într-o bătălie juridică cu miză mare în legătură cu presupusa încălcare a unor brevete legate de unitățile sale de procesare tensorială (Tensor Processing Units – TPU), cipuri de accelerare a inteligenței artificiale personalizate utilizate pentru a alimenta aplicații de învățare automată. Singular Computing, un startup cu sediul în Massachusetts, a acuzat Google că a încorporat arhitecturi descrise în mai multe dintre brevetele sale în designul TPU fără permisiune. Brevetele în litigiu, depuse pentru prima dată în 2009, descriu arhitecturi de calculatoare optimizate pentru executarea unui volum mare de calcule de precizie redusă pe ciclu – o abordare potrivită pentru inteligența artificială bazată pe rețele neuronale. Într-un proces din 2019, Singular susține că Google a încălcat cu bună știință aceste brevete în dezvoltarea cipurilor sale TPU v2 și TPU v3 introduse în 2017 și 2018. Singular Computing solicită de la Google despăgubiri cuprinse între 1,6 și 5,19 miliarde de dolari.
Google neagă aceste afirmații, declarând că TPU-urile sale au fost dezvoltate în mod independent de-a lungul mai multor ani. În prezent, compania face apel pentru a obține invalidarea brevetelor Singular, ceea ce ar submina acuzațiile de încălcare. Cazul de profil înalt evidențiază tensiunile juridice tot mai mari pe măsură ce giganții din domeniul tehnologiei se întrec în a domina domeniul în plină expansiune al hardware-ului de inteligență artificială. Având în joc daune potențiale de miliarde de dolari, rezultatul ar putea avea implicații majore pentru peisajul concurențial în domeniul serviciilor de învățare automată bazate pe cloud. În timp ce ambele părți se pregătesc pentru proces, disputa subliniază investițiile masive pe care liderii din domeniul tehnologiei, precum Google, le fac pentru a integra acceleratoare specializate de inteligență artificială în infrastructurile lor cloud. Dominația în această sferă este un avantaj strategic crucial, pe măsură ce tot mai multe industrii adoptă aplicații de rețele neuronale care necesită multe date.