Google dan AWS menggunakan PyTorch untuk mencabar Nvidia
Google dan Amazon Web Services memudahkan pembangun menjalankan beban kerja PyTorch pada cip AI mereka sendiri, sekali gus mencabar kelebihan perisian Nvidia. Google telah menjadikan TorchTPU untuk Tensor Processing Unit miliknya sebagai sumber terbuka, manakala AWS melancarkan beta awam TorchNeuron untuk pemecut Trainium. Kedua-dua alat ini bertujuan mengurangkan perubahan kod dan usaha kejuruteraan yang diperlukan untuk memindahkan beban kerja AI daripada GPU Nvidia kepada perkakasan alternatif.
Langkah ini menunjukkan bahawa keserasian perisian semakin menjadi aspek penting dalam persaingan cip AI. Nvidia masih mempunyai kelebihan kukuh menerusi GPU dan ekosistem CUDA-nya, tetapi Google dan AWS berharap alat PyTorch yang biasa digunakan akan menjadikan cip mereka lebih menarik dari segi kos, ketersediaan dan prestasi khusus beban kerja. Pemindahan yang lebih mudah juga boleh memberi pelanggan awan lebih banyak fleksibiliti serta meningkatkan persaingan dalam latihan dan inferens AI.
Neutral
Pengumuman ini tidak mempunyai kaitan langsung dengan aset kripto, rangkaian blok atau peraturan pasaran kripto, maka kesan serta-merta terhadap perdagangan dijangka neutral. Pengumuman ini tidak memberikan pemangkin yang jelas untuk perubahan pada asas Bitcoin atau token lain, dan harga kripto lebih berkemungkinan dipengaruhi oleh faktor yang lebih luas seperti kecairan, jangkaan kadar faedah dan selera risiko.
Dalam jangka pendek, berita ini mungkin menarik perhatian kepada persaingan dalam infrastruktur AI dan boleh mempengaruhi sentimen terhadap syarikat teknologi atau ekuiti berkaitan AI. Pedagang kripto kadangkala menganggap permintaan kukuh dalam sektor AI sebagai sebahagian daripada naratif ambil risiko yang lebih luas, tetapi artikel ini sahaja tidak mungkin menghasilkan pergerakan aset digital yang berkekalan. Pengumuman seumpama ini tentang cip AI tersuai atau pelaburan awan biasanya lebih memberi kesan kepada penilaian syarikat semikonduktor dan penyedia awan berbanding harga kripto secara langsung.
Dalam jangka panjang, pengkomputeran AI yang lebih cekap dan mudah diakses boleh menyokong perkembangan aplikasi AI, termasuk sesetengah aplikasi yang berkaitan dengan rangkaian blok. Ini mungkin menjadi dorongan tidak langsung kepada projek kripto berkaitan AI, tetapi artikel ini tidak memberikan bukti tentang penggunaan, hasil atau permintaan token dalam masa terdekat. Oleh itu, pedagang wajar mengelak daripada mentafsir perkembangan ini sebagai sesuatu yang sememangnya positif atau negatif untuk kripto, dan memantau petunjuk pasaran yang lebih luas serta sebarang kaitan yang boleh diukur antara pertumbuhan infrastruktur AI dengan aktiviti aset digital.