Google готовит удар по программной основе доминирования Nvidia

Google начал наступление на самое ценное, что есть у Nvidia, - не на чипы, а на программную экосистему. В центре внимания проект TorchTPU, который должен обеспечить нативную работу PyTorch на тензорных процессорах Google.

Для рынка ИИ это может стать поворотным моментом. PyTorch сегодня считается самым популярным фреймворком для машинного обучения. Он используется в исследованиях, стартапах и крупных корпорациях. Исторически PyTorch тесно завязан на CUDA - программную платформу Nvidia, которая фактически привязала разработчиков к ее видеокартам.

Именно эту зависимость аналитики давно называют главным защитным барьером Nvidia. Компании покупают не просто ускорители, а целую экосистему. Переход на альтернативное железо означает месяцы переписывания кода, дополнительные расходы и риск потери производительности. Поэтому даже при высоких ценах и дефиците поставок заказчики остаются с Nvidia.

TorchTPU призван разрушить эту схему. По данным утечки, Google разрабатывает слой совместимости, который позволит запускать PyTorch напрямую на TPU без переписывания кода и без заметных потерь по скорости. Фактически речь идет о возможности просто переключить инфраструктуру.

Особенно показательно, что Google сотрудничает с Meta*, компанией, стоящей за PyTorch. Внутри проекта обсуждается и частичное открытие исходного кода, чтобы ускорить распространение технологии. Это означает, что Google готов пожертвовать прямой выгодой ради ослабления позиций конкурента.

Проблема, которую Google решает, известна давно. TPU считаются конкурентоспособными по производительности и часто выигрывают по цене и доступности. Но они ориентированы на JAX - внутренний фреймворк Google. Для большинства разработчиков это означало полный пересмотр своих проектов.

Если TorchTPU заработает, ситуация изменится. Компании, которые сегодня платят премию Nvidia, получат реальную альтернативу. В зоне риска окажется и ценовая политика Nvidia, и ее рыночная капитализация, во многом основанная именно на программной привязке клиентов.

Контекст для такого шага выбран удачно. Расходы на инфраструктуру ИИ растут, инвесторы все чаще говорят о перегреве рынка, а сами компании ищут способы снизить зависимость от одного поставщика. Не случайно Amazon развивает Trainium, Microsoft - Maia, а теперь Google предлагает программный мост между PyTorch и TPU.

По оценкам участников рынка, на доведение TorchTPU до промышленного уровня потребуется от года до полутора. Но если проект окажется успешным, облачные провайдеры начнут внедрять его почти сразу. Альтернатива монопольному положению Nvidia им выгодна.

У Nvidia выбор невелик. Компания не контролирует PyTorch, не может повлиять на стратегию Google и не способна остановить развитие открытого кода. Единственный ответ - ускорять развитие CUDA и экосистемы вокруг нее.

Инвесторы пока реагируют сдержанно. Котировки колеблются в пределах обычных рыночных движений. Но суть происходящего глубже. Речь идет не о конкуренции чипов, а об атаке на фундамент всей бизнес-модели Nvidia.

Если программный барьер будет снят, Nvidia из уникального игрока рискует превратиться в одного из многих производителей ускорителей. А в такой конкуренции решает уже не экосистема, а цена.

* Meta — организация признана экстремистской и запрещена в России.