IT之家 12 月 18 日消息，据路透社报道，知情人士透露，Alphabet 旗下的谷歌正在推进一项新计划，旨在提升其人工智能芯片运行全球最主流 AI 软件框架 PyTorch 的性能，此举意在削弱英伟达在人工智能计算市场长期以来的霸主地位。

据IT之家了解，该计划是谷歌雄心勃勃的战略布局之一，核心目标是让旗下张量处理单元（TPU）成为英伟达市场领先的图形处理器（GPU）的可靠替代品。随着谷歌试图向投资者证明其人工智能相关投资已产生回报，TPU 的销售额已成为谷歌云业务收入的关键增长引擎。

但知情人士表示，仅凭硬件优势不足以推动客户广泛采用。这项内部代号为“TorchTPU”的新计划，旨在消除阻碍 TPU 芯片普及的核心障碍 —— 通过实现 TPU 与 PyTorch 的完全兼容，并提升对开发者的友好度，来吸引那些已基于 PyTorch 构建技术架构的客户。部分知情人士还透露，谷歌正考虑将该软件的部分组件开源，以加快客户的采用进程。

知情人士称，相较于此前为支持 TPU 运行 PyTorch 所做的尝试，谷歌此次对 TorchTPU 投入了更多的组织关注度、资源与战略权重。背后的原因是，越来越多有意采用 TPU 的企业认为，相关软件栈是制约芯片落地的瓶颈。

PyTorch 是一个由 meta 公司深度支持的开源项目，也是人工智能模型开发者最常使用的工具之一。在硅谷，极少有开发者会逐行编写能在英伟达、AMD 或谷歌芯片上直接执行的代码。

相反，开发者们会依赖 PyTorch 这类工具，其整合了大量预先编写的代码库与框架，能够自动化完成人工智能软件开发中的诸多常见任务。PyTorch 于 2016 年首次发布，其发展历程与英伟达的并行计算架构（CUDA）紧密相连。部分华尔街分析师认为，CUDA 正是英伟达抵御竞争对手的最强壁垒。

英伟达的工程师耗时多年优化，确保基于 PyTorch 开发的软件能在其芯片上实现极致的运行速度与效率。相比之下，谷歌长期以来一直让内部的大批软件开发人员使用另一款名为 Jax 的代码框架，旗下 TPU 芯片则通过 XLA 工具来提升代码的运行效率。谷歌自身的大部分人工智能软件栈与性能优化工作均围绕 Jax 展开，这使得谷歌自身的芯片使用方式，与客户期望的使用方式之间的差距逐渐拉大。

谷歌云发言人未就该项目的具体细节置评，但向路透社证实，此举将为客户提供更多选择。

该发言人表示：“我们看到市场对我们的 TPU 和 GPU 基础设施的需求正在大规模激增。我们的核心关注点是，无论开发者选择基于何种硬件进行开发，都能为他们提供所需的灵活性与规模支持。”

面向客户的 TPU

长期以来，Alphabet 将旗下大部分 TPU 芯片优先用于内部业务。这一局面在 2022 年发生改变，谷歌云计算部门成功游说公司，接管了负责 TPU 销售的团队。这一调整大幅增加了谷歌云的 TPU 配额。随着客户对人工智能的兴趣日益浓厚，谷歌也在通过扩大产能、向外部客户销售 TPU 的方式，把握这一市场机遇。

然而，全球多数人工智能开发者使用的 PyTorch 框架，与谷歌芯片目前高度适配的 Jax 框架之间存在兼容性鸿沟。这意味着，大多数开发者若想采用谷歌芯片，并使其性能媲美英伟达产品，就必须投入大量额外的工程开发工作。在竞争激烈的人工智能赛道，这些工作既耗时又耗钱。

若“TorchTPU”计划能成功落地，将大幅降低那些寻求英伟达 GPU 替代品的企业的迁移成本。英伟达的市场主导地位不仅源于其硬件优势，更得益于其 CUDA 软件生态系统，该系统已深度嵌入 PyTorch，成为企业训练和运行大型人工智能模型的默认方案。

知情人士称，企业客户向谷歌反馈，TPU 在人工智能工作负载场景中较难推广，原因在于过去使用 TPU 往往要求开发者放弃行业主流的 PyTorch，转而使用谷歌内部偏好的机器学习框架 Jax。

与 meta 的合作

知情人士透露，为加速开发进程，谷歌正与 PyTorch 的研发与维护方 meta 展开紧密合作。此前《The Information》曾报道，两家科技巨头正在洽谈相关合作，拟让 meta 获得更多 TPU 的使用权。

谷歌最初向 meta 提供的是托管服务模式 —— 像 meta 这样的客户可部署谷歌专为运行其软件和模型设计的芯片，同时由谷歌提供运维支持。知情人士表示，meta 在推动 TPU 兼容软件的开发方面有着明确的战略考量：此举有助于降低模型推理成本，推动其人工智能基础设施摆脱对英伟达 GPU 的依赖，从而在合作谈判中掌握更多主动权。

meta 方面则拒绝就此置评。

今年以来，谷歌已开始直接向客户的数据中心销售 TPU，不再将其使用权限局限于自家云平台。本月，谷歌资深高管阿明・瓦赫达特被任命为人工智能基础设施负责人，直接向谷歌首席执行官桑达尔・皮查伊汇报。

谷歌的人工智能基础设施肩负着双重使命：既要支撑 Gemini 聊天机器人、人工智能驱动的搜索引擎等自研产品的运行，也要为谷歌云的客户提供服务，例如，向人工智能公司 Anthropic 等企业出售 TPU 的使用权。