<p>谷歌正在推進一項名為&#34;TorchTPU&#34;的內部計劃，旨在提升其人工智能芯片對全球最廣泛使用的 AI 軟件框架 PyTorch 的兼容性，此舉直指英偉達長期以來依賴的軟件生態護城河。</p>
<p>據彭博社週四報道，<strong>知情人士透露稱，谷歌正與 Meta 密切合作推進這一計劃，Meta 作為 PyTorch 的創建者和管理者，希望通過降低推理成本並使 AI 基礎設施多元化</strong>，以增強與英偉達的談判籌碼。谷歌還在考慮將部分軟件開源，以加速客户的採用速度。</p>
<p>與過去支持 PyTorch 的嘗試相比，谷歌此次投入了更多組織資源和戰略重視。隨着越來越多企業希望採用張量處理單元（TPU）芯片，但將軟件堆棧視為瓶頸，這一計劃已成為谷歌雲業務的關鍵增長引擎。</p>
<p><strong>如果成功，TorchTPU 將顯著降低企業從英偉達 GPU 轉向替代方案的切換成本。英偉達的主導地位不僅依賴硬件，更依賴其深度嵌入 PyTorch 的 CUDA 軟件生態系統，而這一生態已成為企業訓練和運行大型 AI 模型的默認方法。</strong></p>
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<h2 id="tpu">軟件兼容成 TPU 推廣最大障礙</h2>
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<p>谷歌的 TorchTPU 計劃旨在消除阻礙 TPU 芯片採用的關鍵障礙。知情人士表示，企業客户一直向谷歌反饋，TPU 在 AI 工作負載上更難採用，因為歷史上開發者需要轉向谷歌內部青睞的機器學習框架 Jax，而非大多數 AI 開發者已在使用的 PyTorch。</p>
<p>這一不匹配源於谷歌自身的技術路徑。谷歌內部軟件開發團隊長期使用名為 Jax 的代碼框架，其 TPU 芯片則依靠 XLA 工具來高效運行代碼。谷歌自身的 AI 軟件堆棧和性能優化主要圍繞 Jax 構建，這擴大了谷歌使用芯片方式與客户需求之間的差距。</p>
<p><strong>相比之下，英偉達的工程師多年來一直確保使用 PyTorch 開發的軟件能在其芯片上儘可能快速高效地運行。PyTorch 是一個開源項目，其發展歷史與英偉達 CUDA 軟件的開發緊密相連。CUDA 被華爾街部分分析師視為英偉達抵禦競爭對手的最強護盾。</strong></p>
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<h2 id="tpu">谷歌加速 TPU 外部銷售</h2>
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<p>Alphabet 長期以來將其 TPU 芯片的絕大部分份額保留給內部使用。這一情況在 2022 年發生改變，當時谷歌雲計算部門成功遊説，獲得了 TPU 銷售團隊的管理權。此舉大幅增加了谷歌雲的 TPU 配額。</p>
<p>隨着客户對 AI 興趣的增長，谷歌一直尋求通過提高 TPU 產量和對外銷售來獲利。<strong>TPU 銷售已成為谷歌雲收入的關鍵增長引擎，該公司正努力向投資者證明其 AI 投資正在產生回報。</strong></p>
<p>今年，谷歌開始將 TPU 直接銷售到客户的數據中心，而不再限制只能通過自家雲服務訪問。本月，谷歌資深人士 Amin Vahdat 被任命為 AI 基礎設施負責人，直接向首席執行官 Sundar Pichai 彙報。谷歌需要這些基礎設施來運行自己的 AI 產品，包括 Gemini 聊天機器人和 AI 驅動的搜索，同時也要供應給 Anthropic 等谷歌雲客户。</p>
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<h2 id="meta">Meta 成為戰略合作伙伴</h2>
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<p>為加速開發進程，谷歌正在與 Meta 密切合作。據 The Information 首次報道，兩家科技巨頭一直在討論 Meta 獲取更多 TPU 的交易。</p>
<p>知情人士透露，早期為 Meta 提供的服務採用谷歌託管模式，即 Meta 等客户安裝谷歌設計的芯片來運行谷歌軟件和模型，由谷歌提供運營支持。<strong>Meta 在開發使 TPU 更易運行的軟件方面具有戰略利益，希望藉此降低推理成本，並使其 AI 基礎設施從英偉達 GPU 多元化，從而獲得談判優勢。</strong></p>
<p>谷歌雲發言人未就該項目的具體細節置評，該發言人表示：“我們看到對 TPU 和 GPU 基礎設施的大規模加速需求。我們的重點是提供開發者所需的靈活性和規模，無論他們選擇在哪種硬件上構建。” Meta 則拒絕置評。</p>
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<h2 id="310fb1b2">降低切換成本挑戰英偉達生態</h2>
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<p>PyTorch 最初於 2016 年發佈，是開發 AI 模型的開發者最廣泛使用的工具之一。在硅谷，很少有開發者會編寫英偉達、Advanced Micro Devices 或谷歌芯片實際執行的每一行代碼。相反，這些開發者依賴 PyTorch 等工具，這是一個預編寫代碼庫和框架的集合，可以自動化 AI 軟件開發中的許多常見任務。</p>
<p>知情人士表示，隨着希望採用 TPU 芯片但將軟件堆棧視為瓶頸的企業需求增長，谷歌已將更多組織重點、資源和戰略重要性投入 TorchTPU 項目。大多數開發者無法輕鬆採用谷歌芯片並使其性能達到英偉達水平，除非進行大量額外的工程工作。在快節奏的 AI 競賽中，這類工作需要時間和資金。</p>
<p>如果 TorchTPU 計劃成功，將顯著降低希望尋求英偉達 GPU 替代方案的企業的切換成本。英偉達的主導地位不僅由其硬件加固，更依賴其深度嵌入 PyTorch 的 CUDA 軟件生態系統，這已成為企業訓練和運行大型 AI 模型的默認方法。</p>

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<p>谷歌正與 Meta 密切合作推進這一計劃，Meta 作為 PyTorch 的創建者和管理者，希望通過降低推理成本並使 AI 基礎設施多元化，以增強與英偉達的談判籌碼。谷歌還在考慮將部分軟件開源，以加速客户的採用速度。如果 TorchTPU 計劃成功，將顯著降低希望尋求英偉達 GPU 替代方案的企業的切換成本。</p>

- 谷歌推進 TorchTPU 計劃，提高 TPU 與 PyTorch 兼容性，挑戰英偉達優勢。  
- 谷歌與 Meta 合作，降低 AI 推理成本，拓寬市場競爭力。  
- 如果成功，企業切換成本將大幅降低，推動 TPU 採納。

代號 “TorchTPU”！谷歌與 Meta 攜手復刻 CUDA，進一步威脅英偉達