人工智慧運算市場競爭白熱化。根據《路透》報導，Alphabet 旗下 Google 正推動一項內部新計畫，試圖從軟體相容性下手，削弱輝達（NVIDIA）在 AI 晶片市場的長期主導地位。知情人士指出，Google 計畫讓自家 TPU（張量處理器）能更順暢支援主流 AI 軟體框架 PyTorch，藉此降低開發者轉向非輝達 GPU 的門檻。為加速布局，Google 也正與 PyTorch 背後的重要推手 Meta 展開合作，企圖重塑 AI 運算生態。

據《路透》報導，這項代號為「TorchTPU」的內部計畫，是 Google 強化 TPU 競爭力的核心策略之一。知情人士指出，過去 TPU 在硬體效能上雖具實力，但因對 PyTorch 支援不足，導致大量已採用 PyTorch 建構系統的開發者與企業客戶，轉向使用輝達 GPU。Google 希望透過全面改善相容性，消除 TPU 普及的最大障礙，讓既有 PyTorch 用戶能在不大幅改寫程式的情況下，直接使用 TPU。部分人士也透露，Google 正評估開放部分軟體程式碼，以加速客戶採用速度。

報導指出，在矽谷實務中，多數 AI 開發者並不會直接為特定晶片撰寫底層程式，而是仰賴 PyTorch 等框架，利用既有程式庫完成模型訓練與部署。PyTorch 為 Meta 大力支持的開源專案，是目前最廣泛使用的 AI 開發工具之一。多年來，輝達工程團隊持續優化其 CUDA 軟體，確保 PyTorch 在 GPU 上能以最高效率運行，這也被視為輝達最難被撼動的競爭優勢。相較之下，Google 長期仰賴自家 Jax 框架與 XLA 工具，造成內部使用情境與市場主流需求之間的落差。

TPU 銷售近年已成為 Google 雲端業務的重要成長引擎。Alphabet 也希望藉此向投資人證明，龐大的 AI 投資正逐步轉化為實質營收。不過，知情人士直言，單靠硬體效能不足以撼動市場結構，真正影響晶片採用度的仍是軟體生態與轉換成本。隨著企業對 AI 算力需求快速成長，愈來愈多客戶向 Google 反映，軟體支援問題才是阻礙 TPU 採用的關鍵因素。

為加快開發進度，Google 正與 PyTorch 的創建與管理單位 Meta 密切合作，雙方並討論 Meta 取得更多 TPU 資源的可能性。Google 發言人則表示，市場對 TPU 與 GPU 基礎設施的需求均快速成長，公司的重點在於提供開發者所需的彈性與可擴展性，而非限制其使用特定硬體。未來 TorchTPU 計畫能否順利推進、並實質削弱輝達在 AI 運算市場的主導地位，仍有待市場與客戶採用情況驗證。

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（圖片來源：翻攝shutterstock／責任編輯：olive）

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