新智元报道
编辑：艾伦
【新智元导读】
谷歌正推进代号「TorchTPU」的战略行动，旨在让全球主流AI框架PyTorch在谷歌自研TPU芯片上实现高效、无缝运行。此举不仅是技术补课，更意在联合PyTorch掌控方Meta，共同挑战英伟达在AI算力领域的软硬件双重垄断。对谷歌而言，降低开发者迁移门槛，比单纯销售芯片更具战略意义。
谷歌正通过「TorchTPU」计划，系统性提升TPU对PyTorch的支持能力，以打破英伟达GPU在AI训练与推理市场的长期主导地位。
PyTorch是当前全球最广泛采用的AI开发框架，而其生态深度绑定英伟达CUDA——这正是英伟达构筑护城河的核心优势。相较之下，谷歌长期依赖内部框架JAX和XLA优化TPU性能，导致外部开发者适配成本高、迁移意愿低。
「TorchTPU」的核心目标，正是拆除这一软件壁垒，使习惯PyTorch的客户能“无痛”迁移到TPU平台。知情人士透露，谷歌正考虑开源部分相关工具，并投入前所未有的组织资源推动适配。
从自用到外售：TPU的角色演变
TPU早年仅限谷歌内部使用；2022年起，谷歌云获得对外销售主导权，并持续扩大产能与分配额度，以响应企业级AI算力需求激增的市场趋势。
但供需错位明显：开发者普遍使用PyTorch，而TPU原生最优支持框架为JAX。若强行切换，需大量工程重构，在快节奏AI竞赛中难以承受。若「TorchTPU」落地成功，将显著降低企业替代英伟达GPU的转换成本。
盟友Meta：敌人的敌人就是朋友
为加速进展，谷歌正与PyTorch开发者Meta深化合作。双方正探讨协议，扩大Meta对TPU的直接使用权——此前已通过托管服务形式支持Meta运行其模型。
对Meta而言，推动PyTorch与TPU深度适配，既可降低AI推理成本，又能构建硬件供应多元化，削弱对英伟达的依赖，增强供应链谈判筹码。
谷歌已启动TPU直售至客户数据中心的新模式，并于本月任命资深高管Amin Vahdat为AI基础设施负责人，直接向CEO桑达尔·皮查伊汇报，凸显该战略的顶层优先级。
该基础设施不仅支撑Gemini、AI搜索等谷歌核心产品，也服务于Anthropic等依赖谷歌云TPU的外部AI企业。