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周二，谷歌宣布其期待已久的PyTorch版本——TorchTPU已作为开源项目正式发布。此举意味着谷歌加入了亚马逊的行列，共同试图打破英伟达在AI行业的垂直垄断地位，此前，大多数AI应用默认都是基于英伟达芯片（即GPU）进行编写的。

PyTorch是一款广受欢迎的开源工具包，AI应用开发者和初创企业常用它来构建、训练和运行AI模型。据部分统计，85%的AI应用都在使用这一工具。PyTorch最初由Meta（当时还是Facebook）在2016年开发，彼时世界尚未意识到大语言模型将带来怎样的变革。当时，英伟达的GPU已是AI研究领域的标准硬件，因此PyTorch的许多功能都是专门针对其硬件特性构建的。2022年，Meta将PyTorch移交给Linux基金会管理，该基金会是一家负责管理众多重要开源项目的非营利组织。

谷歌推出的TorchTPU版本，可让AI应用运行在谷歌自研AI芯片张量处理单元（TPU）上。该版本同时简化了现有PyTorch应用向TPU乃至谷歌云迁移的流程。开发者只需进行简单的配置调整，无需重写应用代码，即可完成迁移。

亚马逊周一也发布了类似声明，推出了自家的PyTorch版本，名为TorchNeuron。TorchNeuron使AI应用能够无需重写代码即可移植到亚马逊自研AI芯片Trainium上，并部署至AWS云平台。亚马逊还表示，公司在削弱英伟达对PyTorch的掌控力方面还将采取进一步行动：正在向PyTorch主项目提交代码，将多项功能与英伟达芯片解耦，使其默认情况下能更好地兼容任何硬件。

不过，谷歌在某些方面似乎更胜亚马逊一筹。据其介绍，谷歌直接与Meta、Hugging Face、Inferact（vLLM开发商）、RadixArk（SGLang开发商）等公司展开合作，以确保TorchTPU的功能和代码库能与这些热门AI开发工具良好兼容，就像最初版本的PyTorch一样。

此外，这家搜索巨头还推出了一款专用工具——TPU智能体套件，帮助开发者将应用迁移至谷歌芯片和云平台，并在迁移过程中修复各类错误。谷歌甚至对其广受欢迎的、用于在手机、笔记本电脑及嵌入式设备上运行AI的LiteRT工具进行了升级，以更好地兼容基于PyTorch构建的AI应用。

这些举措并不意味着，仅仅因为现在能够轻松迁移至替代芯片和云平台，AI应用开发者就会立刻集体放弃英伟达的硬件。但显而易见的是，亚马逊和谷歌正在合力瓦解英伟达的这一独特优势。