何が起きたか
GoogleはオープンソースプロジェクトとしてTorchTPUを公開した。PyTorchアプリをTensor Processing Unit（TPU）で動かし、Google Cloudへ移行できる。
なぜ重要か
PyTorchはAIアプリの約85%で使われており、Googleのチップとクラウドへの低負担な移行経路は、現行ハードウェアの代替を検討するチームの敷居を下げる可能性がある。
誰に効くかPyTorchを使うAIアプリ開発者やスタートアップは、書き換えではなく簡単な設定変更で既存アプリをGoogleのTPUとクラウドへ移行できるようになった。
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PyTorchはLLMが世界を変えるよりずっと前の2016年にMetaが開発し、その機能の多くは、当時すでにAI研究の標準ハードウェアだったNvidiaのGPUで動くことを前提に作られていた。2022年、MetaはPyTorchをLinux Foundationへ移管した。ほとんどのAIアプリは既定でNvidiaのチップ上で動くよう書かれているため、GoogleによるTorchTPUの公開と、月曜日のAmazonによるTorchNeuronの公開は、代替の経路を提示する取り組みと言える。GoogleはMeta、Hugging Face、vLLMを手がけるInferact、SGLangを手がけるRadixArkなどと直接協力し、TorchTPUの機能とコードライブラリが、元のPyTorchと同様にこうした人気のAI開発ツールとうまく連携することを確認したとしている。とはいえ、こうした動きだけでAIアプリ開発者が一斉にNvidiaのハードウェアを捨てるわけではないが、GoogleとAmazonがNvidiaの優位を終わらせようと動いているのは明らかだ。
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