【央视新闻客户端】

　　据知情人士透露，字母表公司旗下的谷歌正推进一项新计划，旨在优化其人工智能芯片对全球最主流 AI 软件框架 PyTorch 的运行能力。此举剑指英伟达在人工智能计算市场长期以来的主导地位。

　　该计划是谷歌雄心勃勃的战略布局之一，目标是让其张量处理器（TPU）成为英伟达市场领先的图形处理器（GPU）的可靠替代品。随着谷歌努力向投资者证明其人工智能投资已产生回报，张量处理器的销售额已成为谷歌云业务收入的关键增长引擎。

　　但知情人士称，仅靠硬件不足以推动市场普及。这项内部代号为 “TorchTPU” 的新计划，核心目标是消除阻碍张量处理器普及的关键壁垒 —— 通过实现张量处理器与 PyTorch 软件的完全兼容，并提升开发者使用友好度，满足那些已基于 PyTorch 搭建技术架构的客户需求。部分知情人士还表示，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。

　　知情人士指出，相较于此前为支持张量处理器运行 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。原因在于，越来越多有意采用张量处理器的企业，都将软件生态视为技术落地的瓶颈。

　　PyTorch 是一个由元宇宙平台公司（Meta Platforms）深度支持的开源项目，也是开发者构建人工智能模型最常用的工具之一。在硅谷，极少有开发者会逐行编写能在英伟达、超威半导体或谷歌芯片上运行的代码。

　　相反，开发者们会依赖 PyTorch 这类工具 —— 它是一套预制代码库与框架的集合，可自动完成人工智能软件开发中的诸多通用任务。PyTorch 于 2016 年首次发布，其发展历程与英伟达的 CUDA 软件紧密相连。部分华尔街分析师认为，CUDA 正是英伟达抵御竞争对手最强有力的 “护城河”。

　　英伟达的工程师耗费多年时间，确保基于 PyTorch 开发的软件能在其芯片上实现极速且高效的运行。相比之下，谷歌长期以来一直让内部庞大的软件开发团队使用另一款名为 Jax 的代码框架，其张量处理器则通过 XLA 工具保障该代码的高效运行。谷歌自身的大部分人工智能软件生态与性能优化工作，均围绕 Jax 展开，这就导致谷歌芯片的实际应用方式，与客户的使用需求之间形成了巨大鸿沟。

　　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：“我们看到市场对张量处理器与图形处理器基础设施的需求正在激增，且增速持续加快。我们的核心关注点是，无论开发者选择基于何种硬件开展构建工作，都能为他们提供所需的灵活性与规模支持。”

　　面向客户开放张量处理器

　　长期以来，字母表公司将其自研芯片（即张量处理器）的绝大部分产能都预留作内部使用。这一局面在 2022 年被打破 —— 当时谷歌云计算部门成功游说公司，获得了张量处理器销售业务的主导权。这一调整大幅提升了谷歌云的张量处理器配额。随着客户对人工智能技术的兴趣日益浓厚，谷歌也在通过扩大张量处理器的产能与对外销售量，把握市场机遇。

　　然而，全球多数人工智能开发者使用的 PyTorch 框架，与谷歌芯片当前深度优化的 Jax 框架并不兼容。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。在日新月异的人工智能赛道上，这类工作需要耗费大量的时间与资金成本。

　　若谷歌的 “TorchTPU” 计划能够成功落地，将大幅降低那些寻求英伟达 GPU 替代品的企业的技术迁移成本。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 —— 该生态已深度嵌入 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，企业客户一直向谷歌