Nvidias Burggraben wird von allen Seiten angegriffen.
Die meisten KI-Anwendungen laufen auf PyTorch → PyTorch wurde für Nvidia-GPUs entwickelt → genau das hat Nvidia an seine Plattform gebunden.
Doch innerhalb von 48 Stunden:
→ Montag: Amazon bringt TorchNeuron für Trainium-Chips heraus
→ Dienstag: Google macht TorchTPU für TPUs quelloffen
Google behauptet, die Migration sei nur „eine einfache Änderung der Konfiguration“ – ein Umschreiben sei nicht nötig. Meta, Hugging Face, vLLM und SGLang sind mit an Bord. Außerdem hat Google ein ganzes Agenten-Toolkit entwickelt, das bei der Migration hilft.
Das ist nicht einfach nur Konkurrenz. Das ist ein koordinierter Angriff auf die Softwarefestung von $NVDA.
Wenn PyTorch sich reibungslos auf andere Plattformen übertragen lässt, schwindet Nvidias Preissetzungsmacht. Behaltet im Auge, wie sich das entwickelt – es könnte den gesamten KI-Infrastruktur-Stack umkrempeln.
Die meisten KI-Anwendungen laufen auf PyTorch → PyTorch wurde für Nvidia-GPUs entwickelt → genau das hat Nvidia an seine Plattform gebunden.
Doch innerhalb von 48 Stunden:
→ Montag: Amazon bringt TorchNeuron für Trainium-Chips heraus
→ Dienstag: Google macht TorchTPU für TPUs quelloffen
Google behauptet, die Migration sei nur „eine einfache Änderung der Konfiguration“ – ein Umschreiben sei nicht nötig. Meta, Hugging Face, vLLM und SGLang sind mit an Bord. Außerdem hat Google ein ganzes Agenten-Toolkit entwickelt, das bei der Migration hilft.
Das ist nicht einfach nur Konkurrenz. Das ist ein koordinierter Angriff auf die Softwarefestung von $NVDA.
Wenn PyTorch sich reibungslos auf andere Plattformen übertragen lässt, schwindet Nvidias Preissetzungsmacht. Behaltet im Auge, wie sich das entwickelt – es könnte den gesamten KI-Infrastruktur-Stack umkrempeln.