2026-05-09 05:36:30 来源:南方周末(Southern Weekly) 作者:纪要精选

华尔街见闻  谷歌正与Meta密切合作推进这一计划,Meta作为PyTorch的创建者和管理者,希望通过降低推理成本并使AI基础设施多元化,以增强与英伟达的谈判筹码。谷歌还在考虑将部分软件开源,以加速客户的采用速度。如果TorchTPU计划成功,将显著降低希望寻求英伟达GPU替代方案的企业的切换成本。  谷歌正在推进一项名为“TorchTPU”的内部计划,旨在提升其人工智能芯片对全球最广泛使用的AI软件框架PyTorch的兼容性,此举直指英伟达长期以来依赖的软件生态护城河。  据报道,知情人士透露称,谷歌正与Meta密切合作推进这一计划,Meta作为PyTorch的创建者和管理者,希望通过降低推理成本并使AI基础设施多元化,以增强与英伟达的谈判筹码。谷歌还在考虑将部分软件开源,以加速客户的采用速度。  与过去支持PyTorch的尝试相比,谷歌此次投入了更多组织资源和战略重视。随着越来越多企业希望采用张量处理单元(TPU)芯片,但将软件堆栈视为瓶颈,这一计划已成为谷歌云业务的关键增长引擎。  如果成功,TorchTPU将显著降低企业从英伟达GPU转向替代方案的切换成本。英伟达的主导地位不仅依赖硬件,更依赖其深度嵌入PyTorch的CUDA软件生态系统,而这一生态已成为企业训练和运行大型AI模型的默认方法。  软件兼容成TPU推广最大障碍  谷歌的TorchTPU计划旨在消除阻碍TPU芯片采用的关键障碍。知情人士表示,企业客户一直向谷歌反馈,TPU在AI工作负载上更难采用,因为历史上开发者需要转向谷歌内部青睐的机器学习框架Jax,而非大多数AI开发者已在使用的PyTorch。  这一不匹配源于谷歌自身的技术路径。谷歌内部软件开发团队长期使用名为Jax的代码框架,其TPU芯片则依靠XLA工具来高效运行代码。谷歌自身的AI软件堆栈和性能优化主要围绕Jax构建,这扩大了谷歌使用芯片方式与客户需求之间的差距。  相比之下,英伟达的工程师多年来一直确保使用PyTorch开发的软件能在其芯片上尽可能快速高效地运行。PyTorch是一个开源项目,其发展历史与英伟达CUDA软件的开发紧密相连。CUDA被华尔街部分分析师视为英伟达抵御竞争对手的最强护盾。  谷歌加速TPU外部销售  Alphabet长期以来将其TPU芯片的绝大部分份额保留给内部使用。这一情况在2022年发生改变,当时谷歌云计算部门成功游说,获得了TPU销售团队的管理权。此举大幅增加了谷歌云的TPU配额。  随着客户对AI兴趣的增长,谷歌一直寻求通过提高TPU产量和对外销售来获利。TPU销售已成为谷歌云收入的关键增长引擎,该公司正努力向投资者证明其AI投资正在产生回报。  今年,谷歌开始将TPU直接销售到客户的数据中心,而不再限制只能通过自家云服务访问。本月,谷歌资深人士Amin Vahdat被任命为AI基础设施负责人,直接向首席执行官Sundar Pichai汇报。谷歌需要这些基础设施来运行自己的AI产品,包括Gemini聊天机器人和AI驱动的搜索,同时也要供应给Anthropic等谷歌云客户。  Meta成为战略合作伙伴  为加速开发进程,谷歌正在与Meta密切合作。据The Information首次报道,两家科技巨头一直在讨论Meta获取更多TPU的交易。  知情人士透露,早期为Meta提供的服务采用谷歌托管模式,即Meta等客户安装谷歌设计的芯片来运行谷歌软件和模型,由谷歌提供运营支持。Meta在开发使TPU更易运行的软件方面具有战略利益,希望借此降低推理成本,并使其AI基础设施从英伟达GPU多元化,从而获得谈判优势。  谷歌云发言人未就该项目的具体细节置评,该发言人表示:“我们看到对TPU和GPU基础设施的大规模加速需求。我们的重点是提供开发者所需的灵活性和规模,无论他们选择在哪种硬件上构建。”Meta则拒绝置评。  降低切换成本挑战英伟达生态  PyTorch最初于2016年发布,是开发AI模型的开发者最广泛使用的工具之一。在硅谷,很少有开发者会编写英伟达、Advanced Micro Devices或谷歌芯片实际执行的每一行代码。相反,这些开发者依赖PyTorch等工具,这是一个预编写代码库和框架的集合,可以自动化AI软件开发中的许多常见任务。  知情人士表示,随着希望采用TPU芯片但将软件堆栈视为瓶颈的企业需求增长,谷歌已将更多组织重点、资源和战略重要性投入TorchTPU项目。大多数开发者无法轻松采用谷歌芯片并使其性能达到英伟达水平,除非进行大量额外的工程工作。在快节奏的AI竞赛中,这类工作需要时间和资金。  如果TorchTPU计划成功,将显著降低希望寻求英伟达GPU替代方案的企业的切换成本。英伟达的主导地位不仅由其硬件加固,更依赖其深度嵌入PyTorch的CUDA软件生态系统,这已成为企业训练和运行大型AI模型的默认方法。  风险提示及免责条款  市场有风险,投资需谨慎。本文不构成个人投资建议,也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资,责任自负。 .appendQr_wrap{border:1px solid #E6E6E6;padding:8px;} .appendQr_normal{float:left;} .appendQr_normal img{width:100px;} .appendQr_normal_txt{float:left;font-size:20px;line-height:100px;padding-left:20px;color:#333;} 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP 责任编辑:于健 SF069

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