（来源：财闻）

　　 亚马逊云科技发布了一款名为TorchNeuron的新工具，帮助AI初创企业轻松将其AI应用迁移至亚马逊自研AI芯片Trainium上。

　　10月20日，据财闻海外资讯，亚马逊（AMZN.US）云科技发布了一款名为TorchNeuron的新工具，帮助AI初创企业轻松将其AI应用迁移至亚马逊自研AI芯片Trainium上。此举直指英伟达（NVDA.US）的软件优势，该优势正是英伟达成为AI应用默认硬件选择并崛起的关键。

　　TorchNeuron兼容开发者构建和运行AI模型的开源工具包PyTorch。亚马逊表示，开发者仅需更改一行配置，即可让基于PyTorch的AI应用在Trainium上运行，无需重写代码。

　　约85%的AI应用基于PyTorch编写。英伟达曾花费数年确保其CUDA软件基础设施无缝支持PyTorch，使其硬件深度嵌入该工具包。TorchNeuron改编自PyTorch，熟悉后者的开发者可直接上手。不过，亚马逊强调，迁移至Trainium不仅简单，还能让初创企业接入亚马逊完整的云生态。AWS认为，这比使用依赖英伟达硬件的新型云服务商（如Coreweave、Nebius和Firmus）更具优势。

　　AWS Annapurna Labs技术软件副总裁科林·布雷斯（Colin Brace）表示：“在AWS上，从原型到生产的基础设施已就绪，创始人能快速推进和扩展。你无需押注于单一算力提供商，再费力围绕它构建其他一切。”

　　AWS称，Trainium同时处理训练和推理，并与云基础设施深度集成，即使单token价格不是最低，也能为企业节省成本。布雷斯举例，AI语音应用提供商Deepgram迁移至Trainium后，每美元处理的音频量提升了70%，且保持生产级精度。

　　亚马逊不仅提供便捷的迁移选项，更致力于推动PyTorch减少对英伟达的自动依赖。亚马逊将向上游PyTorch项目贡献代码，与社区合作移除将框架绑定特定芯片的代码，目标是让PyTorch对全体开发者更具硬件通用性，而不仅惠及Trainium用户。

　　尽管此举可能增加开发者的配置复杂度，但若亚马逊成功将PyTorch与英伟达深度解耦，对这家GPU巨头的冲击将远超单纯的芯片竞争。正如布雷斯所言：“真正的核心在于打破锁定，让开发者拥有真正的选择权。”