{"id":71603,"date":"2025-12-22T14:08:08","date_gmt":"2025-12-22T14:08:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/ro\/71603\/"},"modified":"2025-12-22T14:08:08","modified_gmt":"2025-12-22T14:08:08","slug":"google-si-meta-intra-in-competitie-directa-cu-nvidia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/ro\/71603\/","title":{"rendered":"Google \u0219i Meta intr\u0103 \u00een competi\u021bie direct\u0103 cu Nvidia"},"content":{"rendered":"

Google<\/a> lucreaz\u0103 la o nou\u0103 ini\u021biativ\u0103 strategic\u0103 menit\u0103 s\u0103 \u00eembun\u0103t\u0103\u021beasc\u0103 modul \u00een care cipurile sale pentru inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103<\/a> ruleaz\u0103 PyTorch, cel mai utilizat framework software pentru dezvoltarea modelelor AI la nivel global.<\/p>\n

\nUrm\u0103re\u0219te cele mai noi produc\u021bii video TechRider.ro
\n– articolul continu\u0103 mai jos –<\/p>\n

Proiectul, cunoscut intern sub numele de \u201eTorchTPU\u201d, are ca obiectiv reducerea dependen\u021bei dezvoltatorilor de ecosistemul software al Nvidia<\/a> \u0219i facilitarea adopt\u0103rii cipurilor Tensor Processing Units (TPU) produse de Google<\/a>.<\/p>\n

Ini\u021biativa este parte dintr-un efort mai amplu al Google<\/a>, companie de\u021binut\u0103 de Alphabet, de a transforma TPU-urile \u00eentr-o alternativ\u0103 viabil\u0103 la GPU-urile produse de Nvidia<\/a>, care domin\u0103 \u00een prezent pia\u021ba de calcul pentru inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103<\/a>, scrie Reuters<\/a>.<\/p>\n

Potrivit unor surse apropiate proiectului, Google<\/a> aloc\u0103 mai multe resurse \u0219i o importan\u021b\u0103 strategic\u0103 mai mare acestui demers dec\u00e2t ini\u021biativelor anterioare similare.<\/p>\n

Pentru Google<\/a>, miza nu este doar tehnologic\u0103. V\u00e2nz\u0103rile de TPU-uri au devenit un factor important de cre\u0219tere pentru veniturile Google<\/a> Cloud, \u00eentr-un moment \u00een care compania caut\u0103 s\u0103 demonstreze investitorilor c\u0103 investi\u021biile masive \u00een inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103<\/a> genereaz\u0103 rezultate concrete.<\/p>\n

Software-ul, cheia adop\u021biei<\/p>\n

De\u0219i performan\u021ba hardware este important\u0103, Google<\/a> recunoa\u0219te c\u0103 aceasta nu este suficient\u0103 pentru a atrage dezvoltatori \u0219i clien\u021bi enterprise. Un obstacol major \u00een calea adopt\u0103rii TPU-urilor a fost compatibilitatea limitat\u0103 cu PyTorch, framework-ul utilizat de majoritatea dezvoltatorilor AI.<\/p>\n

\u201eTorchTPU\u201d \u00ee\u0219i propune s\u0103 elimine acest obstacol. Scopul este ca TPU-urile s\u0103 devin\u0103 complet compatibile \u0219i u\u0219or de utilizat pentru echipele care \u0219i-au construit deja infrastructura pe baza PyTorch. Sursele citate afirm\u0103 c\u0103 Google<\/a> ia \u00een calcul inclusiv deschiderea codului surs\u0103 pentru anumite componente software, pentru a accelera adop\u021bia \u0219i a \u00eencuraja contribu\u021biile externe.<\/p>\n

Aceast\u0103 abordare marcheaz\u0103 o schimbare fa\u021b\u0103 de strategia tradi\u021bional\u0103 a Google<\/a>, care \u0219i-a optimizat mult timp cipurile pentru un alt framework, Jax, utilizat \u00een principal intern. TPU-urile se bazeaz\u0103 pe un instrument numit XLA pentru optimizarea codului, iar \u00eentregul stack software AI al Google<\/a> a fost construit \u00een jurul acestei arhitecturi.<\/p>\n

Diferen\u021ba dintre modul \u00een care Google<\/a> \u00ee\u0219i folose\u0219te propriile cipuri \u0219i modul \u00een care clien\u021bii doresc s\u0103 le utilizeze a devenit tot mai evident\u0103 pe m\u0103sur\u0103 ce cererea pentru solu\u021bii AI a crescut la nivel global.<\/p>\n

PyTorch \u0219i avantajul Nvidia<\/p>\n

PyTorch este un proiect open-source sus\u021binut puternic de Meta<\/a> Platforms \u0219i reprezint\u0103 una dintre cele mai importante unelte pentru dezvoltarea modelelor de inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103<\/a>. Lansat \u00een 2016, PyTorch este str\u00e2ns legat de CUDA, platforma software dezvoltat\u0103 de Nvidia<\/a> pentru programarea \u0219i optimizarea GPU-urilor sale.<\/p>\n

De-a lungul anilor, Nvidia<\/a> a investit masiv \u00een asigurarea unei integr\u0103ri profunde \u00eentre CUDA \u0219i PyTorch. Aceast\u0103 rela\u021bie a permis ca modelele AI dezvoltate cu PyTorch s\u0103 ruleze extrem de eficient pe GPU-urile Nvidia<\/a>, oferind companiei un avantaj competitiv major. Mul\u021bi anali\u0219ti consider\u0103 ecosistemul CUDA drept cea mai puternic\u0103 barier\u0103 \u00een calea concuren\u021bei Nvidia<\/a>, mai important\u0103 chiar dec\u00e2t hardware-ul \u00een sine.<\/p>\n

\u00cen Silicon Valley, pu\u021bini dezvoltatori scriu cod de la zero pentru fiecare tip de cip. Majoritatea se bazeaz\u0103 pe framework-uri precum PyTorch, care ofer\u0103 biblioteci \u0219i instrumente predefinite pentru antrenarea \u0219i rularea modelelor AI. Din acest motiv, compatibilitatea cu PyTorch este esen\u021bial\u0103 pentru orice produc\u0103tor de cipuri care dore\u0219te s\u0103 concureze cu Nvidia<\/a>.<\/p>\n

Presiunea clien\u021bilor enterprise<\/p>\n

Potrivit surselor, clien\u021bii enterprise au transmis \u00een mod repetat Google<\/a> c\u0103 TPU-urile sunt mai greu de adoptat pentru sarcini AI tocmai din cauza cerin\u021bei de a migra de la PyTorch la Jax. O astfel de tranzi\u021bie implic\u0103 timp, costuri suplimentare \u0219i efort de inginerie, \u00eentr-un context \u00een care viteza de dezvoltare este critic\u0103.<\/p>\n

Aceast\u0103 realitate a limitat capacitatea Google<\/a> de a atrage clien\u021bi care doresc alternative la GPU-urile Nvidia<\/a>, \u00een ciuda avantajelor poten\u021biale de cost sau performan\u021b\u0103 oferite de TPU-uri. \u201eTorchTPU\u201d este conceput tocmai pentru a reduce aceste costuri de tranzi\u021bie \u0219i pentru a face adop\u021bia TPU-urilor mai atractiv\u0103.<\/p>\n

Dac\u0103 ini\u021biativa va avea succes, companiile ar putea rula modele AI bazate pe PyTorch pe cipurile Google<\/a> f\u0103r\u0103 modific\u0103ri majore ale codului sau infrastructurii existente. Acest lucru ar putea sl\u0103bi pozi\u021bia dominant\u0103 a Nvidia<\/a> pe pia\u021ba de calcul AI.<\/p>\n

Colaborarea cu Meta<\/p>\n

Pentru a accelera dezvoltarea proiectului, Google<\/a> colaboreaz\u0103 \u00eendeaproape cu Meta<\/a>, compania care joac\u0103 un rol central \u00een dezvoltarea \u0219i mentenan\u021ba PyTorch. Sursele afirm\u0103 c\u0103 cele dou\u0103 companii discut\u0103 inclusiv posibile acorduri prin care Meta<\/a> ar putea avea acces la un num\u0103r mai mare de TPU-uri.<\/p>\n

Meta<\/a> are un interes strategic \u00een aceast\u0103 colaborare. Compania caut\u0103 s\u0103 \u00ee\u0219i reduc\u0103 costurile de inferen\u021b\u0103 \u0219i s\u0103 \u00ee\u0219i diversifice infrastructura AI, diminu\u00e2nd dependen\u021ba de GPU-urile Nvidia<\/a>. O infrastructur\u0103 mai diversificat\u0103 i-ar putea oferi Meta<\/a> o pozi\u021bie mai bun\u0103 de negociere cu furnizorii de hardware.<\/p>\n

Meta<\/a> a refuzat s\u0103 comenteze aceste informa\u021bii.<\/p>\n

TPU-uri pentru clien\u021bi externi<\/p>\n

Mult timp, Alphabet a p\u0103strat majoritatea TPU-urilor pentru uz intern. Situa\u021bia s-a schimbat \u00een 2022, c\u00e2nd divizia Google<\/a> Cloud a preluat controlul asupra v\u00e2nz\u0103rii acestor cipuri. Decizia a dus la o cre\u0219tere semnificativ\u0103 a disponibilit\u0103\u021bii TPU-urilor pentru clien\u021bi externi.<\/p>\n

Pe fondul exploziei cererii pentru solu\u021bii AI, Google<\/a> a accelerat produc\u021bia \u0219i v\u00e2nzarea de TPU-uri c\u0103tre companii din afara grupului. Mai mult, \u00een acest an, Google<\/a> a \u00eenceput s\u0103 v\u00e2nd\u0103 TPU-uri direct c\u0103tre centrele de date ale clien\u021bilor, nu doar prin intermediul propriei infrastructuri cloud.<\/p>\n

Un purt\u0103tor de cuv\u00e2nt al Google<\/a> Cloud a confirmat pentru Reuters direc\u021bia general\u0103 a strategiei, f\u0103r\u0103 a oferi detalii despre proiectul TorchTPU.<\/p>\n

\u201eVedem o cerere masiv\u0103 \u0219i \u00een accelerare at\u00e2t pentru infrastructura noastr\u0103 TPU, c\u00e2t \u0219i pentru cea GPU\u201d, a declarat acesta. \u201eNe concentr\u0103m pe oferirea flexibilit\u0103\u021bii \u0219i scalabilit\u0103\u021bii de care dezvoltatorii au nevoie, indiferent de hardware-ul pe care aleg s\u0103 construiasc\u0103.\u201d<\/p>\n

Reorganizare intern\u0103 \u0219i mize strategice<\/p>\n

\u00cen paralel, Google<\/a> \u00ee\u0219i consolideaz\u0103 structura de conducere \u00een zona de infrastructur\u0103 AI. Amin Vahdat, un veteran al companiei, a fost numit recent \u0219ef al infrastructurii AI, raport\u00e2nd direct CEO-ului Sundar Pichai.<\/p>\n

Google<\/a> are nevoie de aceast\u0103 infrastructur\u0103 at\u00e2t pentru propriile produse, precum chatbot-ul Gemini \u0219i func\u021biile de c\u0103utare bazate pe inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103<\/a>, c\u00e2t \u0219i pentru clien\u021bii Google<\/a> Cloud. Printre ace\u0219tia se num\u0103r\u0103 companii precum Anthropic, care folosesc TPU-uri pentru dezvoltarea \u0219i rularea modelelor AI.<\/p>\n

\u00centr-o pia\u021b\u0103 dominat\u0103 de Nvidia<\/a>, ini\u021biativa \u201eTorchTPU\u201d reprezint\u0103 una dintre cele mai clare \u00eencerc\u0103ri ale Google<\/a> de a ataca nu doar hardware-ul rivalilor, ci \u0219i avantajul lor software. Rezultatul acestui demers ar putea influen\u021ba semnificativ echilibrul de for\u021be din industria global\u0103 a inteligen\u021bei artificiale.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Google lucreaz\u0103 la o nou\u0103 ini\u021biativ\u0103 strategic\u0103 menit\u0103 s\u0103 \u00eembun\u0103t\u0103\u021beasc\u0103 modul \u00een care cipurile sale pentru inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":71604,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[16],"tags":[25697,25698,25699,126,25700,41,40,38,39,141,124],"class_list":{"0":"post-71603","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-tehnologie","8":"tag-cipuri-ai","9":"tag-google-cloud","10":"tag-nteligenta-artificiala","11":"tag-nvidia","12":"tag-pytorch","13":"tag-ro","14":"tag-romana","15":"tag-romania","16":"tag-romanian","17":"tag-technology","18":"tag-tehnologie"},"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@ro\/115763616354428263","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/71603","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=71603"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/71603\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/media\/71604"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=71603"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=71603"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=71603"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}