أصدرت Amazon Web Services يوم الاثنين أداة تسمى TorchNeuron تسمح للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي بنقل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بسهولة إلى شريحة الذكاء الاصطناعي الخاصة بأمازون، Trainium. ومن خلال القيام بذلك، تهاجم أمازون أيضًا بشكل مباشر الميزة البرمجية التي سمحت لـ Nvidia بأن تصبح خيار الأجهزة الافتراضي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وحفزت صعودها كمزود أجهزة الذكاء الاصطناعي المفضل. وفقًا لـ Amazon، فهو يسمح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المكتوبة باستخدام PyTorch بالعمل على Trainium عن طريق تغيير سطر واحد من التكوين - لا يلزم إعادة كتابة التعليمات البرمجية.

تدعي أمازون أن حوالي 85% من تطبيقات الذكاء الاصطناعي مكتوبة باستخدام PyTorch. قام فيسبوك بتطويره في البداية، ولكن منذ عام 2022 أصبح جزءًا من مؤسسة Linux، التي تحتفظ بمشاريع مفتوحة المصدر. أمضت شركة Nvidia سنوات في التأكد من أن برنامج CUDA الخاص بها - البنية التحتية للبرامج التي تسمح للتطبيقات بالعمل على وحدات معالجة الرسومات Nvidia وأجهزتها الأخرى - يدعم بسلاسة تطبيقات الذكاء الاصطناعي المكتوبة باستخدام PyTorch. ونتيجة لذلك، تم الآن دمج أجهزة Nvidia بعمق في مجموعة الأدوات، بشكل افتراضي بشكل أساسي.

TorchNeuron مقتبس من PyTorch، لذا فإن المطورين الذين هم على دراية بـ PyTorch يعرفون بالفعل كيفية استخدامه. أمازون ليست الشركة الأولى التي تحاول إدخال رقائقها بسهولة على المنصة. يمكن لمستخدمي PyTorch أيضًا نقل تطبيقاتهم إلى وحدات معالجة الرسومات AMD أو حتى شرائح Apple مع تغيير بسيط في التكوين. ومع ذلك، تدعي أمازون أن النقل إلى Trainium ليس بالأمر السهل فحسب؛ كما أنه يمنح الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى سحابة أمازون بأكملها. مما لا يثير الدهشة، أن AWS تقول إن هذا خيار أفضل للشركات الناشئة من استخدام السحابات الجديدة، والتي يرتبط الكثير منها بـ Nvidia وأجهزتها، مثل Coreweave وNebius وFirmus. قال نائب رئيس برامج التكنولوجيا في AWS Annapurna Labs (الوحدة التي تصنع رقائق أمازون المخصصة) لـ TechCrunch عبر البريد الإلكتروني. وتابع قائلاً: "في AWS، البنية التحتية اللازمة للانتقال من النموذج الأولي إلى الإنتاج موجودة بالفعل، مما يسمح للمؤسس بالتوسع بسرعة والتوسع عندما يحتاج إلى ذلك." سؤال المستخدم)، ومتكامل بشكل وثيق مع البنية التحتية السحابية التي تحتاجها الشركات الناشئة، وستوفر سحابتها أموالهم، حتى لو لم تقدم AWS أرخص سعر لكل رمز مميز. قال بريس: "الاقتصاديات تحت عبء عمل كامل. انظر إلى Deepgram: لقد انتقلوا إلى Trainium باستخدام دعم PyTorch الأصلي ويقومون بمعالجة 70٪ من الصوت لكل دولار بدقة على مستوى الإنتاج." Deepgram هو مزود تطبيقات صوتية تعمل بالذكاء الاصطناعي، وهو منافس لشركة ElevenLabs.

لكن أمازون لا تكتفي ببساطة بمنح مطوري تطبيقات PyTorch خيارًا سهلاً للانتقال إلى السحابة الخاصة بها.

تقول أمازون أيضًا إنها تدفع PyTorch لتكون أقل تركيزًا تلقائيًا على Nvidia، وأنها ستوفر الكود للقيام بذلك لمشروع PyTorch الرئيسي. في منشور المدونة الذي يعلن عن الأداة الجديدة، كتبت الشركة:

"يمتد نهج Amazon إلى ما هو أبعد من أجهزتها الخاصة. تجري الشركة تغييرات أولية على PyTorch نفسها، وتعمل مع مجتمع PyTorch لإزالة التعليمات البرمجية التي تربط إطار العمل بشرائح معينة. والهدف هو جعل PyTorch أكثر توافقًا مع الأجهزة لمجتمع المطورين بأكمله، وليس فقط لمستخدمي Trainium. "

في حين أن مثل هذا التكتيك يعد بلا شك مفيدًا لأولئك الذين يبيعون الأجهزة والخدمات السحابية التي تتنافس مع Nvidia، إلا أن أحد أهداف PyTorch هو إخفاء جميع الصعوبات المزعجة التي ينطوي عليها تشغيل كود الذكاء الاصطناعي على الأجهزة. سيتعين علينا أن ننتظر ونرى ما إذا كان دفع Nvidia إلى هذا الحد يمنح المطورين المزيد من الخيارات والمزيد من الخيارات بأسعار معقولة، كما وعدت Amazon، أو مجرد المزيد من متاعب التكوين. وكما قال Brace: "القصة الحقيقية تدور حول إزالة القفل الذي منع المطورين من الحصول على خيار حقيقي."