据 AIbase 报道，为了撼动英伟达在 AI 芯片领域的统治地位，Alphabet（谷歌母公司）正在推进一项名为“TorchTPU”的战略计划。该计划旨在显著提升其张量处理单元（TPU）芯片对 PyTorch 框架的兼容性，从而降低开发者从英伟达 GPU 切换至谷歌 TPU 的技术门槛和迁移成本。

长期以来，PyTorch 作为全球应用最广泛的开源 AI 开发框架，与英伟达的 CUDA 软件栈深度绑定，这构成了英伟达最强大的生态护城河。相比之下，谷歌的 TPU 过去主要适配自家的 JAX 框架，导致大量习惯使用 PyTorch 的开发者在调用 TPU 算力时面临性能瓶颈。通过 TorchTPU 项目，谷歌计划投入更多战略资源，优化底层软件与 PyTorch 的匹配度。

此外，谷歌正考虑开源部分核心软件组件，以吸引更多开发者。据悉，谷歌还与 PyTorch 的主要维护方 Meta 展开了深度合作，探讨让 Meta 获取更多 TPU 资源的可能性。在硬件层面，谷歌最新发布的第七代 TPU v7（代号 Ironwood） 已针对推理场景进行了大幅优化。

通过 TorchTPU 补齐软件短板后，谷歌有望为企业提供一个更具性价比的英伟达替代方案，加速其 AI 基础设施的商业化进程。