Google และ AWS ใช้ PyTorch เพื่อท้าทาย Nvidia
Google และ Amazon Web Services กำลังช่วยให้นักพัฒนารันเวิร์กโหลด PyTorch บนชิป AI ของตนเองได้ง่ายขึ้น โดยมุ่งท้าทายความได้เปรียบด้านซอฟต์แวร์ของ Nvidia Google เปิดซอร์ส TorchTPU สำหรับหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ของตน ส่วน AWS เปิดตัว TorchNeuron รุ่นเบต้าสาธารณะสำหรับตัวเร่งความเร็ว Trainium เครื่องมือทั้งสองมีเป้าหมายเพื่อลดการแก้ไขโค้ดและงานด้านวิศวกรรมที่จำเป็นต่อการย้ายเวิร์กโหลด AI จาก GPU ของ Nvidia ไปยังฮาร์ดแวร์ทางเลือก
ความเคลื่อนไหวนี้สะท้อนว่าความเข้ากันได้ของซอฟต์แวร์กำลังกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการแข่งขันด้านชิป AI Nvidia ยังคงมีความได้เปรียบอย่างมากจาก GPU และระบบนิเวศ CUDA แต่ Google และ AWS หวังว่าเครื่องมือ PyTorch ที่คุ้นเคยจะทำให้ชิปของตนน่าสนใจยิ่งขึ้นในด้านต้นทุน ความพร้อมใช้งาน และประสิทธิภาพสำหรับเวิร์กโหลดเฉพาะทาง การย้ายระบบที่ง่ายขึ้นยังอาจช่วยให้ลูกค้าคลาวด์มีความยืดหยุ่นมากขึ้น และเพิ่มการแข่งขันด้านการฝึกและการอนุมาน AI
Neutral
ประกาศนี้ไม่มีความเกี่ยวข้องโดยตรงกับสินทรัพย์คริปโต เครือข่ายบล็อกเชน หรือการกำกับดูแลตลาดคริปโต ดังนั้นผลกระทบต่อการซื้อขายในทันทีจึงมีแนวโน้มเป็นกลาง ประกาศนี้ไม่ได้ให้ปัจจัยกระตุ้นที่ชัดเจนซึ่งจะทำให้ปัจจัยพื้นฐานของ Bitcoin หรือโทเคนอื่นเปลี่ยนแปลง และราคาคริปโตมีแนวโน้มที่จะตอบสนองต่อปัจจัยในวงกว้างมากกว่า เช่น สภาพคล่อง การคาดการณ์อัตราดอกเบี้ย และความต้องการรับความเสี่ยง
ในระยะสั้น ข่าวนี้อาจดึงความสนใจไปที่การแข่งขันด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI และอาจส่งผลต่อความเชื่อมั่นที่มีต่อบริษัทเทคโนโลยีหรือหุ้นที่เกี่ยวข้องกับ AI บางครั้งนักเทรดคริปโตมองว่าอุปสงค์ที่แข็งแกร่งในภาค AI เป็นส่วนหนึ่งของกระแสความต้องการรับความเสี่ยงในวงกว้าง แต่มีแนวโน้มต่ำที่บทความนี้เพียงอย่างเดียวจะทำให้สินทรัพย์ดิจิทัลเคลื่อนไหวอย่างต่อเนื่อง ประกาศลักษณะคล้ายกันเกี่ยวกับชิป AI ที่ออกแบบเฉพาะหรือการลงทุนในคลาวด์ โดยทั่วไปส่งผลต่อมูลค่าของบริษัทเซมิคอนดักเตอร์และผู้ให้บริการคลาวด์มากกว่าราคาคริปโตโดยตรง
ในระยะยาว การประมวลผล AI ที่มีประสิทธิภาพและเข้าถึงได้มากขึ้นอาจช่วยสนับสนุนการขยายตัวของแอปพลิเคชัน AI ซึ่งรวมถึงบางแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับบล็อกเชน นี่อาจเป็นแรงหนุนทางอ้อมที่เป็นไปได้สำหรับโครงการคริปโตที่เกี่ยวข้องกับ AI แต่บทความนี้ไม่มีหลักฐานว่ามีการนำไปใช้ รายได้ หรือความต้องการโทเคนเกิดขึ้นในทันที ดังนั้นนักเทรดจึงควรหลีกเลี่ยงการตีความพัฒนาการนี้ว่าเป็นผลบวกหรือผลลบต่อคริปโตโดยเนื้อแท้ และควรติดตามตัวชี้วัดตลาดในวงกว้าง รวมถึงความเชื่อมโยงที่วัดผลได้ระหว่างการเติบโตของโครงสร้างพื้นฐาน AI กับกิจกรรมในตลาดสินทรัพย์ดิจิทัล